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English 关键要点
- ChatTTS概述：ChatTTS 是一种文本转语音（TTS）模型，专为对话场景设计，适用于大型语言模型（LLM）助手和对话式音频/视频内容。
- 主要功能：支持中文和英文，提供细粒度语调控制（如笑声、停顿），语调表现优于大多数开源TTS模型。
- 使用方式：可通过本地安装或在线试用生成自然语音，适合开发者和普通用户。
- 开源支持：提供基于40,000小时数据的开源模型，供学术研究使用。
- 注意事项：部分功能需依赖计算资源，复杂文本可能影响生成质量。
ChatTTS 是一种创新的文本转语音工具，旨在为对话场景提供自然、流畅的语音合成。以下是关于其功能、使用方法和资源的简要介绍。
什么是ChatTTS？
ChatTTS 由 2noise 开发，专为对话任务优化，特别适合大型语言模型助手的语音交互，以及对话式音频和视频介绍。它通过约100,000小时的中文和英文数据训练，生成高质量、自然的语音。
主要功能
ChatTTS 支持多位说话者，能控制笑声、停顿等语调特征，语调表现优于许多开源模型。它目前支持中文和英文，未来计划扩展更多语言。开源版本基于40,000小时数据，适合学术研究。
如何使用
用户可通过 GitHub仓库 安装 ChatTTS，或访问 官方网站 和 国际版 在线试用。安装后，可用 Python 脚本生成语音，或通过网页输入文本直接体验。
应用场景
ChatTTS 可用于增强虚拟助手的对话自然性、创建教育内容或生成视频旁白。其多语言支持和语调控制使其适用于多种场景。
ChatTTS：专为对话场景设计的文本转语音模型
ChatTTS（Chat Text-to-Speech）是一款由 2noise 开发的先进文本转语音（TTS）模型，专为对话场景设计。它特别适用于大型语言模型（LLM）助手的对话任务，以及对话式音频和视频介绍等应用。通过使用约100,000小时的中文和英文数据进行训练，ChatTTS 在语音合成中表现出高质量和自然度，成为开发者和用户在对话语音生成领域的强大工具。
ChatTTS的核心特性
ChatTTS 提供了一系列独特的功能，使其在文本转语音领域脱颖而出：
-
对话式TTS：ChatTTS 针对对话任务进行了优化，支持多位说话者，能够实现动态、吸引人的互动。这使其特别适合需要自然流畅对话的场景，如虚拟助手、聊天机器人和交互式语音应用。
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细粒度控制：该模型能够预测并控制语调特征，例如笑声（通过标记如
[laugh_0]）、停顿（[break_6]）和感叹词。这种细粒度控制使生成的语音更具表现力和情感，适用于需要丰富语调的场景。 -
优越的语调：ChatTTS 在语调表现上超越了大多数开源TTS模型，提供更加自然、流畅的语音输出。项目团队提供了预训练模型，支持学术研究和进一步开发。
-
多语言支持：目前，ChatTTS 支持英文和中文两种语言，未来计划扩展到更多语言。这种多语言支持使其能够服务于不同语言背景的用户，突破语言障碍。
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训练数据和模型：主模型使用超过100,000小时的中文和英文音频数据进行训练，确保了高质量的语音合成效果。此外，Hugging Face 上提供了基于40,000小时数据训练的开源版本，专为学术研究和开发设计，未经监督微调（SFT）。
如何使用ChatTTS
ChatTTS 提供了灵活的使用方式，满足不同用户的需求：
本地安装
用户可以通过以下步骤在本地部署 ChatTTS：
- 安装稳定版本：通过 PyPI 安装，使用命令
pip install ChatTTS。 - 获取最新版本：从 GitHub仓库 安装最新代码，使用
pip install git+https://github.com/2noise/ChatTTS。 - 开发模式：若需修改代码，可使用
pip install -e .安装可编辑模式。
基础使用
安装完成后，用户可以通过 Python 脚本生成语音。以下是一个简单示例：
- 导入必要库：
import ChatTTS, torch, torchaudio。 - 初始化模型：
chat = ChatTTS.Chat(); chat.load_models()。 - 输入文本：
texts = ["欢迎体验ChatTTS！"]。 - 生成语音：
wavs = chat.infer(texts)。 - 保存音频：
torchaudio.save("output.wav", torch.from_numpy(wavs[0]), 24000)。
生成的音频以 24,000 Hz 采样率保存为 WAV 文件。
高级使用
ChatTTS 支持高级功能，允许用户进一步定制语音输出：
- 随机说话者：通过采样随机说话者生成不同音色的语音。
- 语调控制：使用特定标记（如
[oral_2]、[laugh_0]、[break_6]）控制语调特征。 - 参数调整：调整生成参数（如
temperature=0.3、top_P=0.7、top_K=20）以优化语音效果。 - WebUI 和命令行：通过运行
python examples/web/webui.py启动 Web 界面，或使用python examples/cmd/run.py "文本1" "文本2"批量生成音频。
在线试用
对于不想安装软件的用户，ChatTTS 提供了在线试用服务：
- 访问 ChatTTS官方网站 或 国际版。
- 输入文本，选择设置（如音色或语调）。
- 生成并下载语音文件。
在线试用无需特殊硬件，适合快速体验 ChatTTS 的功能。
ChatTTS的应用场景和优势
ChatTTS 的多功能性和高质量语音合成使其适用于多种场景，包括但不限于：
- 虚拟助手：增强 LLM 助手的对话自然性，提供更人性化的交互体验。
- 内容创作：为视频介绍、播客或广告生成吸引人的对话式音频。
- 教育和培训：创建逼真的语音内容，用于语言学习或培训材料。
- 多语言应用：支持中文和英文，适用于全球用户，未来将扩展更多语言。
- 研究和开发：开源模型为学术研究人员和开发者提供了探索 TTS 技术的平台。
与其他 TTS 模型相比，ChatTTS 的优势包括：
- 优越的语调：生成的语音更自然、流畅，适合对话场景。
- 细粒度控制：支持对笑声、停顿等特征的精确调整。
- 多语言支持：满足不同语言用户的需求。
- 开源资源：提供预训练模型和详细文档，便于二次开发。
局限性与注意事项
尽管 ChatTTS 功能强大，但仍有一些局限性：
- 文本复杂性：输入文本的复杂性或长度可能影响生成质量。
- 计算资源：高质量语音生成需要足够的计算能力，例如生成30秒音频需要约4GB GPU内存。
- 持续改进：模型仍在开发中，部分功能可能需要进一步优化。
用户可通过 GitHub仓库 提交问题或建议，参与社区开发。
重要资源链接
以下是与 ChatTTS 相关的关键资源，方便用户获取更多信息或开始使用：
| 资源类型 | 链接 |
|---|---|
| 本地部署安装包 | Quark Drive |
| 官方GitHub仓库 | 2noise/ChatTTS |
| 体验网站 | ChatTTS官方网站 |
| 体验网站（国际版） | ChatTTS国际版 |
| Bilibili官方视频 | 官方视频 |
| Bilibili本地版原出处 | 本地版原出处 |
| 音色魔搭社区 | ModelScope社区 |
注意：Bilibili 视频链接在提供的信息中不完整，用户可能需要搜索确切的视频 ID 以查看完整内容。
结语
ChatTTS 代表了文本转语音技术在对话应用领域的重大进步。其优越的语调表现、细粒度控制和多语言支持使其成为开发者和最终用户的理想选择。无论是用于增强虚拟助手的对话能力，还是创建自然流畅的音频内容，ChatTTS 都提供了强大的解决方案。通过开源模型和在线试用服务，ChatTTS 降低了技术门槛，让更多人能够体验和利用这一先进技术。
