Piper簡介
Piper是一個快速、本地化的神經網路文字轉語音(TTS)系統,專為樹莓派4最佳化設計,但也可在其他平臺上執行。它提供高質量的語音合成,支援多種語言和聲音,適用於各種專案和應用場景。
Piper logo
Piper的主要特點包括:
快速高效:針對樹莓派4等裝置進行了最佳化
本地執行:無需網路連線,保護隱私
多語言支援:支援30多種語言
高質量語音:基於最新的神經網路TTS技術
易於使用:簡單的命令列介面
開源免費:MIT許可證
工作原理
Piper使用VITS (Conditional Variational Autoencoder with Adversarial Learning for End-to-End Text-to-Speech)模型進行語音合成。VITS是一種先進的端到端TTS模型,可以生成高質量、自然的語音。
Piper將訓練好的VITS模型匯出為ONNX (Open Neural Network Exchange)格式,這使得模型可以在各種硬體上高效執行,包括樹莓派等嵌入式裝置。
安裝使用
Piper提供了多種安裝和使用方式:
下載預編譯二進位制檔案
amd64 (64位桌面Linux)
arm64 (64位樹莓派4)
armv7 (32位樹莓派3/4)
使用Python執行
pip install piper-tts
從原始碼編譯
下載並安裝Piper後,您需要:
下載語音模型檔案(.onnx和.onnx.json)
執行piper命令,指定模型檔案和輸入文字
例如:
echo '歡迎來到語音合成的世界!' |
./piper --model zh_CN-xxx-medium.onnx --output_file welcome.wav
這將生成一個名為welcome.wav的音訊檔案。
支援的語言和聲音
Piper支援30多種語言,包括:
中文(簡體)
英語(美國、英國)
法語
德語
西班牙語
日語
韓語
俄語
阿拉伯語 ...等
每種語言通常提供多個聲音選項,如男聲、女聲、不同口音等。您可以在Piper的語音頁面檢視完整的語音列表並下載。
高階功能
除了基本的文字轉語音功能,Piper還提供了一些高階特性:
流式音訊輸出 Piper可以實時流式輸出原始音訊資料,適用於需要低延遲的應用場景。
JSON輸入 支援JSON格式的輸入,可以更靈活地控制合成引數。
多說話人模型 某些語音模型支援多個說話人,可以透過引數切換不同的聲音。
GPU加速 透過安裝onnxruntime-gpu,Piper可以利用GPU加速語音合成過程。
應用案例
Piper已被廣泛應用於多個開源專案和研究中,包括:
Home Assistant: 智慧家居平臺
Rhasspy: 開源語音助手
NVDA: 免費的螢幕閱讀器
Open Voice OS: 開源語音作業系統
LocalAI: 本地AI模型服務
這些應用展示了Piper在智慧家居、輔助技術、語音互動等領域的潛力。
訓練自己的模型
如果您想訓練自己的Piper語音模型,可以參考訓練指南。Piper使用了VITS作為基礎模型,您需要準備適當的語音資料集和文字資料進行訓練。
預訓練的檢查點檔案可在Hugging Face上獲取,這可以幫助您更快地開始訓練過程。
結語
Piper為開發者和愛好者提供了一個強大、靈活的文字轉語音解決方案。無論您是在構建智慧家居系統、開發輔助技術,還是simply想要探索語音合成的可能性,Piper都是一個值得考慮的選擇。
隨著語音技術的不斷髮展,我們期待看到Piper在未來得到更廣泛的應用,為更多使用者帶來便利和創新的語音互動體驗。如果您對Piper感興趣,不妨訪問Piper的GitHub頁面瞭解更多資訊,或者親自嘗試使用Piper來建立您自己的語音應用。
文章連結：www.dongaigc.com/a/piper-fast-localized-text-to-speech
https://www.dongaigc.com/a/piper-fast-localized-text-to-speech
https://www.dongaigc.com/p/rhasspy/piper
www.dongaigc.com/p/rhasspy/piper