许可证：Apache-2.0
语言：

• 土耳其语

基础模型：

• OuteAI/OuteTTS-0.3-500M

管道标签：文本转语音

标签：

• 土耳其语
• TTS
• 文本转语音
• karay
• akar

使用Gradio进行推理

pip install gradio

#import spaces  
import gradio as gr  
import outetts  
import torch  
from outetts.interface import InterfaceHF  
from outetts.models.config import GenerationConfig  
TOKENIZERS_PARALLELISM=False  

model_config = outetts.ModelConfig(  
            model_path="Karayakar/Oute-TTS",  
            tokenizer_path="Karayakar/Oute-TTS",  
            interface_version=outetts.InterfaceVersion.V2,  
            backend=outetts.Backend.HF,  
            quantization=outetts.LlamaCppQuantization.FP16,  
            device="cuda",  
            dtype=torch.bfloat16,  
              
            )  
interface = outetts.Interface(config=model_config)  

#@spaces.GPU()  
def generate_tts(textinput):  
    gen_cfg = GenerationConfig(  
        text=textinput,  
        speaker=None   
    )  
    output = interface.generate(config=gen_cfg)  
    output.save("output.wav")  
    return "output.wav"  

with gr.Blocks() as demo:  
    gr.Markdown(f"""  
    # 🎵 OuteTTS-0.3-500M 土耳其语-TTS - [Karay Akar](https://www.linkedin.com/in/karayakar/)  
    在下方输入您的文本，聆听OuteTTS模型将其转换为自然语音的效果。  
      
    """)      
    with gr.Row():  
        with gr.Column():  
            text_input = gr.Textbox(label="待合成文本", placeholder="在此输入文本...")  
              
            submit_button = gr.Button("生成语音")  
        with gr.Column():  
            audio_output = gr.Audio(label="生成的音频", type="filepath")  

    submit_button.click(  
        fn=generate_tts,  
        inputs=[text_input],  
        outputs=audio_output  
    )  

if __name__ == "__main__":  
    demo.queue().launch(share=False, ssr_mode=False)