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• 多模态语音系统
• 变分推理端到端语音合成 任务标签: 文本转语音

大规模多语言语音项目(MMS): 泰卢固语文本转语音模型

本仓库包含**泰卢固语(tel)**的文本转语音(TTS)模型检查点。

该模型隶属于Meta公司的大规模多语言语音研究计划，旨在为多样化语种提供语音技术支持。您可通过MMS语言覆盖概览查看支持语种及其ISO 639-3编码，所有MMS-TTS模型均托管于Hugging Face平台：facebook/mms-tts。

MMS-TTS模型已集成至🤗 Transformers库（4.33版本起）。

模型架构

VITS（基于变分推理与对抗学习的端到端文本转语音）模型通过输入文本序列直接预测语音波形。该条件变分自编码器(VAE)包含后验编码器、解码器和条件先验模块。

基于流的模块预测声学特征谱图，该模块由Transformer文本编码器和多级耦合层构成。谱图通过转置卷积层堆栈进行解码，其结构类似HiFi-GAN声码器。针对TTS任务中"一对多"的特性（同一文本可对应多种发音方式），模型还集成了随机时长预测器，支持对相同文本生成不同节奏的语音。

模型采用变分下界损失与对抗训练相结合的端到端训练方式。为增强表现力，条件先验分布应用了标准化流技术。推理阶段，文本编码经时长预测模块上采样后，通过流模块与HiFi-GAN解码器生成波形。由于时长预测器的随机性，模型需固定随机种子才能重现相同语音。

MMS项目中，每个语种均训练独立的VITS检查点。

使用指南

请确保安装最新版🤗 Transformers库：

pip install --upgrade transformers accelerate

运行以下代码进行推理：

from transformers import VitsModel, AutoTokenizer
import torch

model = VitsModel.from_pretrained("facebook/mms-tts-tel")
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("facebook/mms-tts-tel")

text = "泰卢固语示例文本"
inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")

with torch.no_grad():
    output = model(**inputs).waveform

生成波形可保存为.wav文件：

import scipy

scipy.io.wavfile.write("output.wav", rate=model.config.sampling_rate, data=output)

或在Jupyter Notebook中直接播放：

from IPython.display import Audio

Audio(output, rate=model.config.sampling_rate)

文献引用

本模型由Meta AI的Vineel Pratap团队开发，若使用请引用：

@article{pratap2023mms,
    title={将语音技术扩展至1,000+种语言},
    author={Vineel Pratap等},
    journal={arXiv},
    year={2023}
}

版权声明

本模型采用CC-BY-NC 4.0知识共享许可协议。