Detaillierte Projektbeschreibung: CosyVoice

Projektübersicht

CosyVoice ist ein mehrsprachiges, großes Sprachgenerierungsmodell, das vom Alibaba FunAudioLLM-Team entwickelt wurde und eine vollständige Full-Stack-Lösung für Inferenz, Training und Bereitstellung bietet. Das Projekt konzentriert sich auf hochwertige Sprachsynthesetechnologien und unterstützt eine Vielzahl von Sprachen und Anwendungsszenarien.

Kernfunktionen

Neueste Funktionen von CosyVoice 2.0

Unterstützte Sprachen

• Chinesisch, Englisch, Japanisch, Koreanisch
• Chinesische Dialekte: Kantonesisch, Sichuanisch, Shanghaisch, Tianjinisch, Wuhanisch usw.

Technologische Durchbrüche

• Sprachübergreifend und mehrsprachig gemischt: Unterstützt sprachübergreifende und Code-Switching-Szenarien für Zero-Shot-Sprachklonierung
• Bidirektionale Streaming-Unterstützung: Integriert Offline- und Streaming-Modellierungstechniken
• Synthese mit extrem niedriger Latenz: Die Latenz des ersten Pakets beträgt nur 150 ms, bei gleichbleibend hoher Audioausgabe
• Verbesserte Aussprachegenauigkeit: Reduzierung der Aussprachefehler um 30 % bis 50 % im Vergleich zu Version 1.0
• Benchmark-Erfolge: Erreicht die niedrigste Zeichenfehlerrate im schwierigen Testset des Seed-TTS-Evaluierungssets
• Klangfarbenkonsistenz: Gewährleistet eine zuverlässige Klangfarbenkonsistenz für Zero-Shot- und sprachübergreifende Sprachsynthese
• Verbesserung von Prosodie und Klangqualität: Verbesserte Ausrichtung der synthetisierten Audiodaten, MOS-Bewertung von 5,4 auf 5,53 erhöht
• Emotionale und dialektale Flexibilität: Unterstützt eine feinere emotionale Steuerung und Akzentanpassung

Modellversionen

CosyVoice2-0.5B (Empfohlen)

• Neueste Version, überlegene Leistung
• Unterstützt alle neuesten Funktionen

CosyVoice-300M Serie

• CosyVoice-300M: Basismodell
• CosyVoice-300M-SFT: Überwachte Feinabstimmungsversion
• CosyVoice-300M-Instruct: Befehlsfeinabstimmungsversion

Funktionsmodi

1. Zero-Shot-Sprachklonierung

• Benötigt nur wenige Sekunden Audiomaterial, um eine Stimme zu klonen
• Unterstützt sprachübergreifende Sprachklonierung
• Behält die Klangfarbeneigenschaften des ursprünglichen Sprechers bei

2. Sprachübergreifende Synthese (Cross-lingual)

• Verwendet Audiomaterial einer Sprache, um Sprache in einer anderen Sprache zu synthetisieren
• Unterstützt verschiedene Sprachkombinationen wie Chinesisch, Englisch, Japanisch, Koreanisch, Kantonesisch usw.

3. Sprachkonvertierung (Voice Conversion)

• Konvertiert die Stimme eines Sprechers in die Klangfarbe eines anderen Sprechers
• Behält den ursprünglichen Inhalt bei und ändert gleichzeitig die Klangfarbe

4. Überwachter Feinabstimmungsmodus (SFT)

• Verwendet vordefinierte Sprecheridentitäten für die Sprachsynthese
• Stabile und zuverlässige Synthesequalität

5. Befehlssteuerungsmodus (Instruct)

• Steuert die Sprachsynthese über natürliche Sprachbefehle
• Unterstützt emotionale Tags und Spezialeffekte
• Steuert Sprachstil, emotionalen Ausdruck usw.

6. Feine Steuerung

• Unterstützt spezielle Markierungen wie Lachen [laughter], Atmen [breath] usw.
• Unterstützt Akzentsteuerung <strong></strong>
• Feineinstellung von Emotionen und Prosodie

Technische Architektur

Kerntechnologien

• Diskrete Sprachmarkierung: Basierend auf überwachter diskreter Sprachmarkierungstechnologie
• Progressive semantische Dekodierung: Verwendung von Sprachmodellen (LMs) und Flow Matching
• Bidirektionale Streaming-Modellierung: Unterstützt Echtzeit- und Batch-Verarbeitung
• Multimodale Integration: Nahtlose Integration mit großen Sprachmodellen

Leistungsoptimierung

• Streaming-Inferenzunterstützung: Einschließlich KV-Cache und SDPA-Optimierung
• Wiederholungswahrnehmungssampling (RAS): Erhöht die LLM-Stabilität
• TensorRT-Beschleunigung: Unterstützt GPU-beschleunigte Inferenz
• FP16-Genauigkeit: Ausgewogene Leistung und Qualität

Installation und Verwendung

Systemanforderungen

• Python 3.10
• CUDA-fähige GPU (empfohlen)
• Conda-Umgebungsverwaltung

Schnellstart

# Repository klonen
git clone --recursive https://github.com/FunAudioLLM/CosyVoice.git
cd CosyVoice

# Umgebung erstellen
conda create -n cosyvoice -y python=3.10
conda activate cosyvoice
conda install -y -c conda-forge pynini==2.1.5
pip install -r requirements.txt

Modell-Download

from modelscope import snapshot_download

# CosyVoice2.0 herunterladen (empfohlen)
snapshot_download('iic/CosyVoice2-0.5B', local_dir='pretrained_models/CosyVoice2-0.5B')

# Andere Versionen herunterladen
snapshot_download('iic/CosyVoice-300M', local_dir='pretrained_models/CosyVoice-300M')
snapshot_download('iic/CosyVoice-300M-SFT', local_dir='pretrained_models/CosyVoice-300M-SFT')
snapshot_download('iic/CosyVoice-300M-Instruct', local_dir='pretrained_models/CosyVoice-300M-Instruct')

Grundlegendes Nutzungsbeispiel

from cosyvoice.cli.cosyvoice import CosyVoice2
from cosyvoice.utils.file_utils import load_wav
import torchaudio

# Modell initialisieren
cosyvoice = CosyVoice2('pretrained_models/CosyVoice2-0.5B')

# Zero-Shot-Sprachklonierung
prompt_speech = load_wav('./asset/zero_shot_prompt.wav', 16000)
for i, result in enumerate(cosyvoice.inference_zero_shot(
    '收到好友从远方寄来的生日礼物，那份意外的惊喜与深深的祝福让我心中充满了甜蜜的快乐。', 
    '希望你以后能够做的比我还好呦。', 
    prompt_speech
)):
    torchaudio.save(f'output_{i}.wav', result['tts_speech'], cosyvoice.sample_rate)

# Befehlsgesteuerte Synthese
for i, result in enumerate(cosyvoice.inference_instruct2(
    '今天天气真不错，我们去公园散步吧。', 
    '用四川话说这句话', 
    prompt_speech
)):
    torchaudio.save(f'instruct_{i}.wav', result['tts_speech'], cosyvoice.sample_rate)

Bereitstellungsoptionen

Web-Oberflächenbereitstellung

python3 webui.py --port 50000 --model_dir pretrained_models/CosyVoice2-0.5B

Docker-Container-Bereitstellung

cd runtime/python
docker build -t cosyvoice:v1.0 .

# gRPC-Dienst
docker run -d --runtime=nvidia -p 50000:50000 cosyvoice:v1.0 \
  /bin/bash -c "cd /opt/CosyVoice/CosyVoice/runtime/python/grpc && \
  python3 server.py --port 50000 --model_dir iic/CosyVoice2-0.5B"

# FastAPI-Dienst  
docker run -d --runtime=nvidia -p 50000:50000 cosyvoice:v1.0 \
  /bin/bash -c "cd /opt/CosyVoice/CosyVoice/runtime/python/fastapi && \
  python3 server.py --port 50000 --model_dir iic/CosyVoice2-0.5B"

Anwendungsfälle

Kommerzielle Anwendungen

• Intelligenter Kundenservice: Mehrsprachige Kundenservicesysteme
• Hörbücher: Personalisierte Kommentare und Rollensynchronisation
• Sprachassistenten: Natürliche Mensch-Maschine-Interaktion
• Online-Bildung: Erstellung mehrsprachiger Lerninhalte

Kreative Anwendungen

• Podcast-Produktion: Automatisierte Podcast-Inhaltsgenerierung
• Spielesynchronisation: Rollensprachsynthese
• Kurzvideoproduktion: Schnelle Synchronisationslösungen
• Sprachübersetzung: Echtzeit-Sprache-zu-Sprache-Übersetzung

Technische Integration

• Integration mit LLM: Aufbau vollständiger Dialogsysteme
• Emotionaler Sprachchat: Dialogroboter, die emotionale Ausdrücke unterstützen
• Interaktive Podcasts: Dynamische Inhaltsgenerierung
• Expressive Hörbücher: Reichhaltige emotionale Ausdruckskraft

Technische Vorteile

Leistungskennzahlen

• Latenz: Synthese des ersten Pakets ab 150 ms
• Qualität: MOS