ubuntu下的chattts 学习8(结束):长文本的语音转换优化及总结
代码
import ChatTTS
import torch
import numpy as np
import torchaudio
import re# 设置环境变量以避免内存碎片化
import os
os.environ['PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF'] = 'expandable_segments:True'# 使用 CPU 进行计算
device = torch.device('cpu')chat = ChatTTS.Chat()
chat.load(compile=False) # Set to True for better performancetext = """荷塘月色这几天心里颇不宁静。今晚在院子里坐着乘凉,忽然想起日日走过的荷塘,在这满月的光里,总该另有一番样子吧。月亮渐渐地升高了,墙外马路上孩子们的欢笑,已经听不见了;妻在屋里拍着闰儿,迷迷糊糊地哼着眠歌。我悄悄地披了大衫,带上门出去。"""# 使用固定音色
guding_spk = torch.load("speaker/seed_2605.pt", map_location=device, weights_only=True)# 相关参数,见文档说明
params_infer_code = ChatTTS.Chat.InferCodeParams(spk_emb=guding_spk, # add sampled speakertemperature=.3, # using custom temperaturetop_P=0.7, # top P decodetop_K=20, # top K decode)# 根据效果自行选择
# use oral_(0-9), laugh_(0-2), break_(0-7)
# to generate special token in text to synthesize.
params_refine_text = ChatTTS.Chat.RefineTextParams(prompt='[oral_2][laugh_0][break_6]',
)def text_to_sentences(text):# 去除多余的空行和缩进text = re.sub(r'\s+', ' ', text).strip()# 使用中文标点符号分割文本,并去除空字符串punctuation_pattern = r'[,。!?;:“”‘’()【】《》、…:—]'sentences = [sentence.strip() for sentence in re.split(punctuation_pattern, text) if sentence.strip()]return sentences# 将文本分割成列表
texts = text_to_sentences(text)
wavs = []
for text in texts:wav = chat.infer(text, skip_refine_text=True, params_refine_text=params_refine_text, params_infer_code=params_infer_code)# 确保音频数据是一维数组if wav.ndim > 1:wav = wav.squeeze()wavs.append(wav)def merge_wavs(wavs, output_file, sample_rate=24000):# 检查所有音频数据的形状max_length = max(wav.shape[0] for wav in wavs)standardized_wavs = []for wav in wavs:if wav.shape[0] < max_length:# 填充较短的音频padded_wav = np.pad(wav, (0, max_length - wav.shape[0]), mode='constant')standardized_wavs.append(padded_wav)else:standardized_wavs.append(wav)# 将所有wav数据连接成一个numpy数组merged_wav = np.concatenate(standardized_wavs, axis=0)# 转换为torch张量并添加通道维度merged_wav_tensor = torch.from_numpy(merged_wav).unsqueeze(0)# 保存合并后的音频文件torchaudio.save(output_file, merged_wav_tensor, sample_rate)try:merge_wavs(wavs, "荷塘月色2.wav", 24000)
except Exception as e:print(f"Error merging wavs: {e}")
finally:# 释放未使用的缓存torch.cuda.empty_cache()
我使用chattts测试有段时间了,总评如下:
1.一次生成的音质,较稳定。(好或不好,都稳定,包括情绪等)
2.句子过短时,会随机添加前语音,不知说的是什么。很明显。
3.同一个音色,多次生成的内容,也是不一样的情绪,仿佛精神病患者,一会有激情,一会没有。
4.拼接长文的话,最好不要用一个音色。否则,乱七八糟。仿佛几个精神病人在各自表达自己的情绪。
5.最好使用不同角色(音色)来掩盖长文过程中的精神病状态。
6.使用代码中的拼接方式,间隔明显。可使用,先保存单个的方式,再合并。最好加上背景音乐,来掩盖一下。
7.总体上讲。情绪变化太快,让人无语。
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