Uma abordagem prática para a criação de um sistema de voz multifuncional
Para cenários de audiolivros ou podcasts com vários hosts, é possível criar uma biblioteca de voz estável e com várias funções seguindo as etapas abaixo:
- Fase de infraestrutura:
- Colete pelo menos 20 minutos de amostras de voz pura para cada personagem-alvo
- Criar uma estrutura de catálogo separada para conjuntos de dados de treinamento
- Crie um site exclusivo
data/tts_sft_data_xx.jsonarquivo de configuração
- Modelo de programa de treinamento:
- Cenário A: treinar modelos SFT individualmente para cada personagem
- Opção B: Treinar um único modelo usando uma mistura de dados de vários alto-falantes (requer modificação da arquitetura do modelo)
- Gerenciamento da fase de raciocínio:
- Criação de funções - Tabela de mapeamento de áudio de referência
- Correspondência rigorosa ao chamar a API
ref_wav_pathcom dados de treinamento - disponível em
prompt_textAdição de identificadores de função para aprimorar os recursos
Para cenários que exigem troca frequente de caracteres, recomenda-se que cada modelo seja implantado como um endpoint de API independente, com balanceamento de carga para uma invocação eficiente. Essa solução foi validada na produção de audiolivros e pode manter a estabilidade de mais de 10 tons de caracteres ao mesmo tempo.
Essa resposta foi extraída do artigoMuyan-TTS: treinamento e síntese de fala em podcasts personalizadosO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como realizar a síntese de fala para vários personagens de podcast e manter a consistência do timbre?
