Ein praktischer Ansatz für den Aufbau eines Multi-Role Voice Systems
Für Hörbuch- oder Multi-Host-Podcast-Szenarien kann eine stabile Multi-Rollen-Stimmenbibliothek mit Hilfe der folgenden Schritte erstellt werden:
- Phase der Infrastruktur:
- Sammeln Sie mindestens 20 Minuten an reinen Stimmproben für jede Zielperson
- Erstellen Sie eine separate Katalogstruktur für Trainingsdatensätze
- Erstellen Sie eine exklusive
data/tts_sft_data_xx.jsonKonfigurationsdatei
- Modellhaftes Ausbildungsprogramm:
- Szenario A: SFT-Modelle für jedes Zeichen einzeln trainieren
- Option B: Trainieren eines einzigen Modells unter Verwendung einer Mischung von Mehrsprecherdaten (erfordert eine Änderung der Modellarchitektur)
- Management der Begründungsphase:
- Erstellen von Rollen - Referenz-Audio-Mapping-Tabelle
- Strikte Übereinstimmung beim Aufruf der API
ref_wav_pathmit Trainingsdaten - verfügbar unter
prompt_textHinzufügen von Rollenkennungen zur Verbesserung von Funktionen
Für Szenarien, die einen häufigen Zeichenwechsel erfordern, wird empfohlen, jedes Modell als unabhängigen API-Endpunkt mit Lastausgleich für einen effizienten Aufruf bereitzustellen. Diese Lösung hat sich in der Hörbuchproduktion bewährt und kann die Stabilität von mehr als 10 Zeichentönen gleichzeitig gewährleisten.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelMuyan-TTS: Personalisiertes Podcast-Sprachtraining und -syntheseDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie erreicht man Sprachsynthese mit mehreren Podcast-Charakteren und erhält die Konsistenz der Klangfarbe?
