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• 多语言语音合成系统
• 变分推理对抗学习语音合成 pipeline_tag: 文本转语音

大规模多语言语音项目(MMS)：约鲁巴语文本转语音模型

本仓库包含**约鲁巴语(yor)**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项目，旨在为多种语言提供语音技术支持。您可以通过MMS语言覆盖概览查看支持语言的ISO 639-3编码，或在Hugging Face平台访问所有MMS-TTS模型：facebook/mms-tts。

MMS-TTS模型已集成至🤗 Transformers库4.33及以上版本。

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）模型是通过输入文本序列直接预测语音波形的端到端合成系统。该模型是由后验编码器、解码器和条件先验组成的条件变分自编码器(VAE)。

基于流的模块（由Transformer文本编码器和多重耦合层构成）预测声学特征谱图，这些谱图通过转置卷积层堆栈进行解码，其风格类似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），模型还包含随机时长预测器，使得相同文本能合成不同节奏的语音。

模型通过结合变分下界损失和对抗训练进行端到端学习。为增强表现力，在条件先验分布中应用了标准化流技术。推理时，文本编码根据时长预测模块进行上采样，随后通过流模块和HiFi-GAN解码器生成波形。由于时长预测器的随机性，模型具有非确定性，需固定随机种子才能生成相同语音。

在MMS项目中，每种语言都训练了独立的VITS检查点。

使用指南

请确保安装最新版🤗 Transformers库：

pip install --upgrade transformers accelerate

使用以下代码进行推理：

from transformers import VitsModel, AutoTokenizer
import torch

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

text = "约鲁巴语示例文本"
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MMS论文：

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

许可协议

本模型采用CC-BY-NC 4.0知识共享许可。