1. 语音效果

效果确实很不错， 接近真人语音语调。但是和 GPT-SoVITS 比起来并没有更惊艳， 不过对比起来它用的更接近日常普通人的音色， 可能会给人感觉更接近真实。

对比参考：Stuart：免费 AI 真人语音入门：GPT-SoVITS + Bert-VITS2

访问地址：

https://waytoagi.feishu.cn/wiki/StNuwZqh7iC2utkbxaNck9Gnn4e

2. 运算速度

基于 L4 GPU 本地部署， 22s 的音频需要 12s 的推理时间。如果用 4090， 速度差不多是 L4 的 2 倍， 也就是差不多需要 6s 左右。当然这个模型还没有做优化， 如果做了优化， 有希望在 4090 上只用 2～3s 推理时间。

3. 功能试玩

a. 音色更换

下面提供多个效果对比：

- Audio seed: 2; Text seed: 42; input text: 每个孩子是生下来就自带大模型的，他们天然有超强的数据处理能力。家庭教育是让孩子的大模型“本地化”。我们对孩子的教育，就是一种大模型的微调，最多起到 10%的作用。我们要做的是顺势而为，让孩子的先天大模型发挥最好的作用。

被 refine 后的文本变成了：

每 个 孩 子 是 生 下 来 就 自 带 大 模 型 的 [uv_break] ， 就 他 们 天 然 有 超 强 的 数 据 处 理 能 力 [uv_break] 。家 庭 教 育 是 让 孩 子 的 大 模 型 [uv_break] 本 地 化 [uv_break] 。我 们 对 孩 子 的 教 育 ， 其 实 就 是 一 种 大 模 型 的 微 调 [uv_break] ， 最 多 起 到 百 分 之 十 的 作 用 [uv_break] 。我 们 要 做 的 是 顺 势 而 为 [uv_break] ， 让 孩 子 的 先 天 大 模 型 发 挥 最 好 的 作 用 。

音频预览：

- Audio seed: 2; Text seed: 884952 ; input text: 每个孩子是生下来就自带大模型的，他们天然有超强的数据处理能力。家庭教育是让孩子的大模型“本地化”。我们对孩子的教育，就是一种大模型的微调，最多起到 10%的作用。我们要做的是顺势而为，让孩子的先天大模型发挥最好的作用。

被 refine 后的文本变成了：

每 个 孩 子 是 生 下 来 就 自 带 大 模 型 的 [uv_break] ， 他 们 天 然 有 超 强 的 数 据 处 理 能 力 。家 庭 教 育 是 让 孩 子 的 大 模 型 本 地 化 [uv_break] 。我 们 对 孩 子 的 教 育 ， 就 是 一 种 大 模 型 的 微 调 ， 最 多 起 到 百 分 之 十 的 作 用 [uv_break] 。我 们 要 做 的 是 [uv_break] 顺 势 而 为 [uv_break] ， 让 孩 子 的 先 天 大 模 型 发 挥 就 是 这 个 [uv_break] 最 好 的 作 用 。

音频预览：

可以看到上面的 text 都被修改过， 加过一些[uv_break]之类的标记之外， 仔细看会发现里面会加入一些口头禅之类的词， 让文本看起来更顺。实际上 TTS 里都会涉及这样的设计。

- 我们也可以让它不 refine 文本， 直接读， 

Audio seed:2， 不 refine 文本。语气停顿效果会差一些， 同时真实性也会差一些。

音频预览：

- 更换一个音色：

Audio seed: 1；Text seed: 42; input text: 每个孩子是生下来就自带大模型的，他们天然有超强的数据处理能力。家庭教育是让孩子的大模型“本地化”。我们对孩子的教育，就是一种大模型的微调，最多起到 10%的作用。我们要做的是顺势而为，让孩子的先天大模型发挥最好的作用。

音频预览：

b. 语气停顿更换

这是 chatTTS 中最有价值的功能。目前开源项目提供了三个提示词， 玩法类似 Suno 里的提示词， 这些词不会被直接念出来， 但是会结合上下文来调整原有语音。从官方说法， 他们将逐渐支持更多这类嵌入的提示词 （见下图）。

- 笑：[laugh]

我 遇 到 四 川 小 吃 真 的 特 别 开 心 。哎 ， [laugh]， 。比 如 甜 水 面 [uv_break] 、 赖 汤 圆 [uv_break] 、 蛋 烘 糕 、 叶 粑 等 ， 这 些 小 吃 口 味 温 和 ， 超 喜 欢 的 。[uv_break] ， [laugh] ，

音频预览：

PS: 这里得配合一些真的开心的语句， 不然貌似生成时要么笑声诡异， 要么直接念单词... 还没找到规律怎么能用的特别好。

- 短停顿：

[uv_break] 效果比标点符号的停顿好， 对比长停顿：[lbreak]

我 遇 到 四 川 小 吃 真 的 特 别 开 心 。哎 ， [laugh]， 。比 如 甜 水 面 [lbreak] 、 赖 汤 圆 [lbreak] 、 蛋 烘 糕 、 叶 粑 等 ， 这 些 小 吃 口 味 温 和 ， 超 喜 欢 的 。[uv_break] ， [laugh] ，

音频预览：

PS: 这一段和上面一段的 audio seed 都是 2， text seed 没使用， 但是音色就是不同的。这里进一步证明了它不同的停顿效果， 音色会变。不可控。

c. 念数字：

来念一段带数字的， 不用 refine text 的情况下， 依旧能正确的念成“五十九万八千一百二十三”

我有一件帽衫，是我用598123块钱买的。可以和你换那个0.1个比特币吗？

音频预览：

但是如果比如用不同的后缀就不一定能读， 会直接读数字。

我有一件帽衫，是我用598123越南盾买的。可以和你换那个0.1个比特币吗？

音频预览：

d. 中英文混搭

很有意思， 带口音的英语。估计日本人的英语训练出来口音更重。 

测试了 400 个音色， 发现里面还有东北口音的， 北京腔的， 不只是英语， 中文也带口音。

我有一件帽衫, 是我用 598123 doller买的, very expensive。可 以 和 你 换 那 个0.1 个 比 特币吗 ？you know what I'm saying?

音频预览：

对比总结

相比 GPT-SoVITS 它的优势：

在不改变输入的文字， 不改变 Audio Seed 和 Text Seed 的情况下， chatTTS 生成的声音效果包括语气， 音色， 语气停顿都稳定。

[uv_break]之类的提示词的使用， 让 TTS 产生更接近人的情感， 语气和语速。 

相比之下它的中英文混搭效果更自然， 念数字也会考虑“个十百千万”， 而不是单调的念数字。

02

安装部署

在 linux 上部署很简单， 比 GPT-SoVITS 更容易， 不需要自己下载模型放模型。当然本地部署的前提， 依旧是你有一张 GPU 显卡， 4G 以上显存。

简单步骤如下：

1. 下载代码仓库

git clone https://github.com/2noise/ChatTTS.git

2. 安装依赖 （⚠ 这里有两个依赖它没有放在 requirements.txt 里）

cd ChatTTSpip install -r requirements.txtpip install gradiopip install WeTextProcessing

3. 启动 webui 的 demo 程序， 然后用浏览器登录这个服务器的 ip:8080 就能试玩了

python ./webui.sh --server_port 8080

  这个 demo 本身提供了 3 个参数：

  --server_name: 服务器的 ip 地址， 默认 0.0.0.0

  --servic_port: 即将开启的端口号

  --local_path: 模型存储的本地路径

4. 第一次启动后生成语音时， 需要看下控制台输出， 它会下载一些模型文件， 因此比较慢， 而且可能因为网络的问题有各种失败。但是第一次加载成功了， 后面就顺利了。

5. 基于这个基础已经可以开始拓展了， 比如把它集成到 agent 的工具中去， 比如结合 chatgpt 来做更拟人化的实时沟通。

6. webui 上可以设置的几个参数说明：（参考下图）

- text:指的是需要转换成语音的文字内容。

- Refine text:选择是否自动对输入的文本进行优化处理。

- Audio Seed: 语音种子， 这是一个数字参数，用于选择声音的类型， 默认值为 2，是一个很知性的女孩子的声音。

- Text Seed: 文本种子， 这是一个正整数参数，用于 refine 文本的停顿。实测文本的停顿设置会影响音色， 音调。

- 额外提示词 （可以写在 input Text 里）:用于添加笑声、停顿等效果。例如，可以设置为[oral_2][laugh_0][break_6]。

03

目前存在的问题

1. 语音生成基本功能

支持的语音时长不超过 30s， 超过 30 秒的需要特别修复。

某些 audio seed 在念某些语句时会丢失一些语句。

Refine 过程中有些字会被丢失， 比如“儿童节”在大概率会被 refine 成“童节”， 丢失一个“儿”字。 

解决方法：跳过自动 refine， 以手动修改文本的方式来控制停顿。

即使同一个 audio seed， 如果使用不同的语句分段方式， 或者不同的 text seed， 生成的音色也不是很稳定， 会给人感觉不是同一个人的声音。

2. 代码 Bug: 

uv_break 等提示词可能会在 refine 之后缺少[]， 甚至有时候在有中括号的情况下也会被念出来， 听多了， 容易被洗脑， 不自觉的自己说话也念出 uv break 作为口头禅。（多听几遍， 很有那种 m3？的洗脑上头效果?）

音频预览：

3. 没提供微调 SFT 的接口

当然在底模已经提供的情况下， 我们自己调用模型来做微调是可以的， 但是项目本身没有提供相关的代码， 对于大多数人来说， 微调， 或者说声音克隆就成了一个门槛。

4. 本模型特别申明：不支持商用， 仅用于学术研究。 

⚠ 在生成的语音内， 作者加了听不见的噪音水印， 可以很容易的被检测出来是他的模型生成的语音。