TTS-WebUI Projektdetails

Projektübersicht

TTS-WebUI ist eine leistungsstarke Web-Oberfläche für Text-to-Speech (TTS), die von rsxdalv entwickelt und gewartet wird. Das Projekt integriert verschiedene fortschrittliche TTS-Modelle in einer einheitlichen Web-Oberfläche und bietet Benutzern eine bequeme Lösung für die Sprachsynthese.

Projektadresse: https://github.com/rsxdalv/TTS-WebUI

Kernfunktionen

🎯 Multi-Modell-Integration

Das Projekt integriert über 20 verschiedene TTS- und Audio-Generierungsmodelle, darunter:

Text-to-Speech-Modelle

• ACE-Step - Hochwertige Sprachsynthese
• Kimi Audio - 7B Instruct Modell
• Piper TTS - Leichte Sprachsynthese
• GPT-SoVITS - GPT-basierte Sprachsynthese
• CosyVoice - Mehrsprachige Sprachsynthese
• XTTSv2 - Sprachübergreifende Text-to-Speech
• DIA - Dialogorientierte KI-Sprache
• Kokoro - Emotionale Sprachsynthese
• OpenVoice - Open-Source-Sprachklonierung
• ParlerTTS - Prompt-gesteuerte dynamische Sprachgenerierung
• StyleTTS2 - Stilisierte Sprachsynthese
• Tortoise - Hochwertige Sprachsynthese
• Bark - Mehrsprachiges Sprachmodell

Audio-Generierungsmodelle

• Stable Audio - Stabile Audio-Generierung
• MMS - Mehrsprachige Spracherkennung
• MAGNet - Audio-Generierungsnetzwerk
• AudioGen - Audio-Inhaltsgenerierung
• MusicGen - Musikgenerierungsmodell

Sprachverarbeitungswerkzeuge

• RVC - Retrieval-basierte Sprachkonvertierung
• Vocos - Verbesserter Encoder-Decoder
• Demucs - Audiotrennung
• SeamlessM4T - Multimodale Übersetzung

🖥️ Dual-Interface-Design

Gradio-Oberfläche

• Traditionelle Web-Oberfläche, einfach zu bedienen
• Unterstützt Echtzeit-Vorschau und -Debugging
• Vollständige Modellkonfigurationsoptionen

React-Oberfläche

• Modernes Benutzererlebnis
• Responsives Design
• Erweiterte Funktionen und Anpassungsoptionen

🔧 Technische Architektur

Frontend-Technologien

• React - Modernes Web-Frontend-Framework
• Gradio - Schnelle Prototyp-Oberfläche für Machine-Learning-Modelle

Backend-Technologien

• Python - Hauptprogrammiersprache
• PyTorch - Deep-Learning-Framework
• FastAPI - Hochleistungsfähiges API-Framework

Unterstützte Plattformen

• Windows - Volle Unterstützung
• Linux - Volle Unterstützung
• macOS - Grundlegende Unterstützung (einige Funktionen eingeschränkt)

Installation und Bereitstellung

Schnelle Installation

Automatische Installation (empfohlen)

# Neueste Version herunterladen
wget https://github.com/rsxdalv/tts-webui/archive/refs/heads/main.zip

# Entpacken und ausführen
unzip main.zip
cd tts-webui-main

# Windows-Benutzer
start_tts_webui.bat

# Linux/macOS-Benutzer
./start_tts_webui.sh

Docker-Bereitstellung

# Image abrufen
docker pull ghcr.io/rsxdalv/tts-webui:main

# Mit Docker Compose starten
docker compose up -d

# Logs anzeigen
docker logs tts-webui

Portkonfiguration

• Gradio Backend: http://localhost:7770
• React Frontend: http://localhost:3000

Systemanforderungen

• Grundlegende Installationsgröße: ca. 10,7 GB
• Pro Modell: Zusätzlicher Speicherplatz von 2-8 GB erforderlich
• Python-Version: 3.10 (empfohlen)
• GPU: NVIDIA CUDA-Unterstützung (optional, CPU kann auch verwendet werden, ist aber langsamer)

Hauptfunktionen

📢 Sprachsynthese

• Unterstützt mehrere Sprachen und Dialekte
• Einstellbare Sprachgeschwindigkeit, Tonhöhe, Lautstärke
• Unterstützt Stapelverarbeitung langer Texte
• Echtzeit-Sprachvorschau

🎵 Musikgenerierung

• Musikkomposition basierend auf Prompts
• Unterstützung verschiedener Musikstile
• Einstellbare Musiklänge und -komplexität

🔄 Sprachkonvertierung

• Sprachklonierungstechnologie
• Sprachstilkonvertierung
• Mehrsprecher-Sprachsynthese

🔌 API-Integration

• OpenAI-kompatible API-Schnittstelle
• Unterstützt SillyTavern-Integration
• RESTful API-Design
• Stapelverarbeitungsschnittstelle

Erweiterungssystem

Erweiterungsverwaltung

Das Projekt verwendet ein modulares Erweiterungssystem, mit dem Benutzer:

• Erweiterungen über die Web-Oberfläche installieren können
• Erweiterungen mit dem Erweiterungsmanager stapelweise verwalten können
• Benutzerdefinierte Erweiterungen entwickeln können

Empfohlene Erweiterungen

• Kokoro TTS API - OpenAI-kompatible Sprachsynthese-API
• ACE-Step - Hochwertige Sprachsynthese
• OpenVoice V2 - Neueste Version der Sprachklonierung
• Chatterbox - Dialogorientierte Sprachsynthese

Anwendungsfälle

🎙️ Inhaltserstellung

• Podcast-Produktion
• Hörbücher
• Videovertonung
• Werbeproduktion

🎮 Spieleentwicklung

• Charakterstimmen
• Spielkommentare
• Mehrsprachige Lokalisierung

🤖 KI-Anwendungen

• Intelligente Assistenten
• Chatbots
• Sprachinteraktionssysteme

📚 Aus- und Weiterbildung

• Online-Kurse
• Sprachenlernen
• Barrierefreies Lesen

Technische Merkmale

🔧 Modelloptimierung

• Unterstützt Modellquantisierung
• GPU/CPU-adaptive Anpassung
• Speicheroptimiertes Management
• Batch-Verarbeitungsbeschleunigung

🔒 Sicherheit

• Lokale Bereitstellungsoptionen
• Datenschutz
• Modellberechtigungssteuerung

🌐 Kompatibilität

• Plattformübergreifende Unterstützung
• Verschiedene Audioformate
• Standard-API-Schnittstellen
• Integration von Drittanbietern

Lizenzinformationen

Codelizenz

• Hauptcodebasis: MIT License
• Abhängigkeiten: Jeweils unter den entsprechenden Lizenzen

Modelllizenz

• Bark: MIT License
• Tortoise: Apache-2.0 License
• MusicGen: CC BY-NC 4.0
• AudioGen: CC BY-NC 4.0

Hinweise

Einige Abhängigkeiten können nicht-kommerzielle Lizenzen verwenden. Bitte lesen Sie die entsprechenden Lizenzbedingungen vor der Verwendung sorgfältig durch.

Technische Details

Kernabhängigkeiten

# Hauptabhängigkeiten
torch>=2.6.0          # Deep-Learning-Framework
gradio==5.5.0          # Web-Interface-Framework
transformers           # Vorab trainierte Modelle
accelerate>=0.33.0     # Modellbeschleunigung
ffmpeg-python          # Audioverarbeitung

Audioverarbeitung

• FFmpeg: Audiocodierung und -decodierung
• librosa: Audioanalyse
• soundfile: Lesen und Schreiben von Audiodateien
• torchaudio: PyTorch-Audioverarbeitung

Modellframework

• Hugging Face Transformers: Vorab trainierte Modelle
• ONNX: Modelloptimierung und -bereitstellung
• TensorRT: NVIDIA GPU-Beschleunigung

Leistungsoptimierung

🚀 Beschleunigungstechniken

• GPU-Beschleunigung: CUDA- und ROCm-Unterstützung
• Modellquantisierung: Reduzierung des Speicherbedarfs
• Batch-Verarbeitung: Erhöhung des Durchsatzes
• Caching-Mechanismus: Reduzierung redundanter Berechnungen

📊 Leistungskennzahlen

• Latenz: Normalerweise <2 Sekunden (GPU-Umgebung)
• Durchsatz: Unterstützt gleichzeitige Anfragen
• Speichernutzung: Konfigurierbare Speicherbegrenzung
• Festplattenspeicher: Modulare Installation spart Speicherplatz

Zusammenfassung

TTS-WebUI ist eine umfassende Text-to-Speech-Lösung, die erfolgreich verschiedene fortschrittliche KI-Modelle in einer benutzerfreundlichen Web-Oberfläche integriert. Ob Einzelkreative, Unternehmensentwickler oder Forscher, jeder kann in diesem Projekt das passende Sprachsynthese-Tool für seine Bedürfnisse finden.