自然语音合成回归大规模文本转语音（TTS）视频配音大模型

原创作者: 太极混元发布时间： 2025-10-18 1.85K 人阅读

自然回归大规模文本转语音（TTS）模型在语音自然度方面具有优势，但其逐token生成机制难以精确控制合成语音的时长。这在需要严格视音频同步的应用（如视频配音）中成为显著限制。
本文提出了Text-to-speech，创新性地提出了一种通用且适用于自回归模型的语音时长控制方法。
该方法支持两种生成模式：一种可显式指定生成token数量以精确控制语音时长；另一种则自由自回归生成语音，同时忠实还原输入提示的韵律特征。
此外，Text-to-speech实现了情感表达与说话人身份的解耦，可独立控制音色和情感。在零样本设置下，模型能准确复刻目标音色（来自音色提示），同时完美还原指定的情感语调（来自风格提示）。
为提升高情感表达下的语音清晰度，我们引入GPT潜在表示，并设计了三阶段训练范式，提升生成语音的稳定性。为降低情感控制门槛，我们基于文本描述微调Qwen3，设计了软指令机制，有效引导语音生成所需情感。
多数据集实验结果表明，Text-to-speech在词错误率、说话人相似度和情感保真度方面均超越现有零样本TTS模型。

# Text-to-speech 系统安装部署/环境依赖安装包说明书

## 1. 项目概述

Text-to-speech是一个高质量的中文文本转语音系统，由 CORE 开发。本系统支持精确的合成时长控制、情感调节和自然流畅的语音输出。

### 主要功能特点
– 支持精确的合成时长控制的自回归 TTS 模型
– 情感调节与语音速度控制
– 高质量的语音合成效果
– 支持 WebUI 和 Python API 两种使用方式
– 完整的模型推理与音频生成流程

## 2. 系统要求

### 硬件要求
– CPU 配置：建议 Intel Core i5 或同等性能以上处理器
– 内存要求：最低 8GB RAM，推荐 16GB 及以上
– GPU 要求：支持 NVIDIA GPU (CUDA 兼容)，最低 6GB VRAM
– 存储要求：至少 10GB 可用磁盘空间

### 软件要求
– **操作系统**：
– Windows 10/11 (64-bit)
– Ubuntu 18.04/20.04/22.04 LTS
– macOS 10.15 及以上版本
– Python 版本：Python 3.8 – 3.10
– **CUDA 版本**（如使用 GPU）：CUDA 11.3 及以上

## 3. 环境依赖安装

### 3.1 创建虚拟环境
# Windows
python -m venv .venv
.venv\Scripts\activate

# Linux/macOS
python3 -m venv .venv
source .venv/bin/activate

### 3.2 安装基本依赖

使用 pip 安装基础依赖包：
# 升级 pip
pip install –upgrade pip
# 安装项目依赖（使用国内镜像加速）
pip install -r requirements.txt -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

### 3.3 主要依赖包列表
以下是系统运行所需的核心依赖包：
pytorch >= 1.12.0
transformers >= 4.28.0
librosa >= 0.9.2
numpy >= 1.22.0
scipy >= 1.8.0
omegaconf >= 2.2.3
flask >= 2.0.0 # WebUI 依赖
flask-cors >= 3.0.10 # WebUI 跨域支持
huggingface-hub >= 0.14.0 # 模型下载支持

## 4. 模型文件下载

### 4.1 模型文件列表
系统运行需要以下模型文件，必须下载至 `checkpoints` 目录：

– `config.yaml` – 配置文件
– `pinyin.vocab` – 拼音词表
– `bpe.model` – BPE 分词模型
– `gpt.pth` – GPT 模型权重
– `s2mel.pth` – 声码器模型权重
– `wav2vec2bert_stats.pt` – 特征统计文件

### 4.2 下载方式

#### 方式一：通过 Hugging Face 下载
# 安装 huggingface-hub
pip install huggingface-hub[cli]

# 下载模型（使用 IndexTeam/IndexTTS-2 模型）
huggingface-cli download IndexTeam/IndexTTS-2 –local-dir=checkpoints

#### 方式二：通过 ModelScope 下载（推荐国内用户）
# 安装 modelscope
pip install modelscope -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

# 使用 Python 脚本下载
python -c “from modelscope.hub.snapshot_download import snapshot_download; snapshot_download(‘iic/IndexTTS-2′, cache_dir=’checkpoints’)”

## 5. 系统配置
### 5.1 配置文件说明
`checkpoints/config.yaml` 文件包含系统的核心配置参数：
– `model`: 模型架构和参数设置
– `audio`: 音频相关参数（采样率、声道数等）
– `text`: 文本处理相关参数
– `inference`: 推理过程参数设置

### 5.2 环境变量配置

可通过创建 `.env` 文件配置环境变量：
# .env 文件示例
PYTHONUNBUFFERED=1
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 # 指定使用的 GPU 编号

## 6. 系统部署
### 6.1 WebUI 方式部署
使用 WebUI 提供图形化界面：

“`bash
# 启动 WebUI（使用 FP16 模式加速）
python webui.py –fp16
# 或启动 WebUI（使用 CPU 模式）
python webui.py –cpu
“`

启动后，访问 `http://localhost:7860` 或 `http://127.0.0.1:7860` 进入 WebUI。
### 6.2 Python API 方式调用
使用 Python 代码调用 Text-to-speech 系统：

“`python
from indextts.infer_v2 import IndexTTS2
import torch

# 初始化模型
tts = IndexTTS2(
checkpoint_dir=”checkpoints”,
device=”cuda” if torch.cuda.is_available() else “cpu”,
fp16=True # 启用 FP16 加速（仅 GPU 支持）
)

# 执行语音合成
wav = tts.infer(
text=”这是一段测试文本，用于演示 Text-to-speech 系统。”,
speed=1.0, # 语速
emotion=”neutral” # 情感（neutral, happy, sad, angry 等）
)

# 保存音频
import soundfile as sf
sf.write(“output.wav”, wav, tts.sr)

## 7. 性能优化
### 7.1 GPU 加速

– 使用 FP16 精度推理可显著提升性能：`–fp16` 参数
– 对于多张 GPU 的服务器，可通过 `CUDA_VISIBLE_DEVICES` 环境变量指定使用的 GPU

### 7.2 批处理优化
对于批量处理任务，建议使用批处理模式以提高吞吐量：