使用Llasa-3B进行文本转语音需要按照以下步骤操作:
- 环境准备:首先需要安装Python 3.9或更高版本,并创建专属的conda环境。然后安装必要的依赖库,包括torch, transformers和xcodec2等。
- 模型下载:通过Hugging Face平台下载Llasa-3B模型和相关组件。
- 文本预处理:将待转换的文本按特定格式要求进行包装,例如在文本前后添加特殊标记token。
- 语音生成:使用转换器将文本转换成模型可以理解的token,然后通过模型生成语音token序列。
- 语音解码:最后使用XCodec2模型将生成的语音token解码为波形文件,并保存为wav格式的音频文件。
整个过程中需要特别注意:
- 确保使用正确的格式标记包裹文本
- 合理设置生成参数如top_p和temperature以控制语音质量
- 输出音频的采样率固定为16kHz
- 建议在有GPU的环境下运行以获得更好的性能
本答案来源于文章《Llasa 1~8B:高品质语音生成和克隆的开源文本转语音模型》