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coqui-ai/TTS

Coqui TTS: Un kit de herramientas de aprendizaje profundo de texto a voz probado en investigación y producción

MPL-2.0Python 40.7kcoqui-ai Last Updated: 2024-08-16
https://github.com/coqui-ai/TTS

Introducción Detallada al Proyecto Coqui TTS

Resumen del Proyecto

Coqui TTS es un avanzado kit de herramientas de aprendizaje profundo de código abierto para la conversión de texto a voz (Text-to-Speech, TTS), desarrollado por el equipo de Coqui AI. Este proyecto, ampliamente validado en entornos de investigación y producción, ofrece a los usuarios una solución de síntesis de voz potente y flexible.

Información Básica

  • Nombre del Proyecto: Coqui TTS (🐸TTS)
  • Equipo de Desarrollo: Coqui AI
  • Tipo de Proyecto: Kit de herramientas de aprendizaje profundo de código abierto
  • Uso Principal: Conversión de texto a voz, síntesis de voz, clonación de voz
  • Idiomas Soportados: Más de 1100 idiomas
  • Pila Tecnológica: Python, PyTorch, Aprendizaje Profundo

Funciones y Características Principales

🎯 Funciones Principales

1. Síntesis de Texto a Voz

  • Soporte para múltiples arquitecturas de modelos TTS avanzadas
  • Salida de voz de alta calidad
  • Síntesis de voz en tiempo real (latencia <200ms)
  • Soporte para procesamiento por lotes

2. Soporte Multilingüe

  • Más de 1100 modelos pre-entrenados que cubren una amplia variedad de idiomas
  • Soporte para síntesis mixta multilingüe
  • Incluye idiomas populares como inglés, chino, francés, alemán, español, etc.
  • Soporte para la integración de modelos Fairseq

3. Tecnología de Clonación de Voz

  • Clonación de voz de cero disparos: Replica las características de la voz utilizando una pequeña muestra de audio
  • TTS multi-locutor: Soporte para la síntesis de voz de múltiples locutores
  • Conversión de voz en tiempo real: Convierte la voz de un locutor en la de otro
  • Clonación de voz entre idiomas: Soporte para la transferencia de voz entre diferentes idiomas

4. Arquitecturas de Modelos Avanzadas

Modelos Text2Speech
  • Tacotron & Tacotron2: Modelos TTS clásicos de extremo a extremo
  • Glow-TTS: Modelo TTS rápido basado en flujo
  • SpeedySpeech: Modelo TTS no autorregresivo eficiente
  • FastPitch & FastSpeech: Modelos de síntesis de voz rápidos
  • VITS: Modelo de síntesis de voz de extremo a extremo
  • XTTS: Modelo TTS multilingüe de grado de producción de Coqui
Modelos de Vocoder
  • MelGAN: Vocoder de red generativa adversarial
  • HiFiGAN: Generación de audio de alta fidelidad
  • WaveRNN: Vocoder de red neuronal recurrente
  • ParallelWaveGAN: Generación de forma de onda paralela
  • UnivNet: Vocoder neuronal universal

🛠️ Características Técnicas

1. Entrenamiento y Ajuste Fino

  • Canalización de entrenamiento completa: Flujo completo desde el preprocesamiento de datos hasta el entrenamiento del modelo
  • Soporte para ajuste fino del modelo: Posibilidad de ajustar modelos pre-entrenados
  • Registros de entrenamiento detallados: Visualización en terminal y TensorBoard
  • Configuración de entrenamiento flexible: Soporte para varios ajustes de parámetros de entrenamiento

2. Herramientas de Procesamiento de Datos

  • Herramienta de análisis de conjuntos de datos: Analiza automáticamente la calidad de los conjuntos de datos de voz
  • Preprocesamiento de datos: Normalización de audio, limpieza de texto, etc.
  • Aumento de datos: Soporte para múltiples técnicas de aumento de datos
  • Conversión de formato: Soporte para múltiples formatos de audio

3. Optimización del Modelo

  • Speaker Encoder: Codificador de locutor eficiente
  • Optimización del mecanismo de atención: Incluye Guided Attention, Dynamic Convolutional Attention, etc.
  • Red de alineación: Mejora la calidad de la alineación entre texto y audio
  • Consistencia de doble decodificador: Mejora la estabilidad del modelo

🚀 Novedades Destacadas

Actualización de la Versión TTSv2

  • Soporte para 16 idiomas: Capacidades multilingües ampliadas
  • Mejora integral del rendimiento: Mayor velocidad de inferencia y mayor calidad de sonido
  • Síntesis en streaming: Soporte para la síntesis de voz en streaming en tiempo real
  • Listo para producción: Validado en entornos de producción a gran escala

Modelos de Terceros Integrados

  • 🐶 Bark: Clonación de voz sin restricciones
  • 🐢 Tortoise: Síntesis de voz de alta calidad
  • Integración de modelos Fairseq: Soporte para los modelos multilingües a gran escala de Facebook

Instalación y Uso

Instalación Rápida

# Instalación con PyPI (solo inferencia)
pip install TTS

# Instalación para desarrollo (funcionalidad completa)
git clone https://github.com/coqui-ai/TTS
pip install -e .[all,dev,notebooks]

Ejemplo de Uso Básico

Uso de la API de Python

import torch
from TTS.api import TTS

# Obtener el dispositivo
device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"

# Inicializar el modelo TTS
tts = TTS("tts_models/multilingual/multi-dataset/xtts_v2").to(device)

# Síntesis de voz
tts.tts_to_file(
    text="你好，世界！", 
    speaker_wav="speaker_sample.wav", 
    language="zh", 
    file_path="output.wav"
)

Uso desde la Línea de Comandos

# Listar los modelos disponibles
tts --list_models

# Síntesis de voz básica
tts --text "Hello World" --out_path output.wav

# Síntesis multilingüe
tts --text "你好世界" --model_name "tts_models/multilingual/multi-dataset/xtts_v2" --out_path output.wav

Soporte para Docker

# Ejecutar el contenedor Docker
docker run --rm -it -p 5002:5002 --entrypoint /bin/bash ghcr.io/coqui-ai/tts-cpu

# Iniciar el servidor TTS
python3 TTS/server/server.py --model_name tts_models/en/vctk/vits

Casos de Uso

1. Investigación y Desarrollo

  • Investigación académica: Investigación de algoritmos de síntesis de voz
  • Desarrollo de modelos: Desarrollo de nuevas arquitecturas de modelos TTS
  • Pruebas de referencia: Comparación y evaluación del rendimiento del modelo

2. Aplicaciones Comerciales

  • Asistentes de voz: Interacción de voz con dispositivos inteligentes
  • Producción de audiolibros: Generación automatizada de contenido de audio
  • Producción multimedia: Doblaje de videos y juegos
  • Servicios de accesibilidad: Lectura de texto para personas con discapacidad visual

3. Proyectos Personales

  • Clonación de voz: Entrenamiento de modelos de voz personales
  • Aprendizaje de idiomas: Práctica de pronunciación y aprendizaje de idiomas
  • Proyectos creativos: Creación de contenido de audio

Ventajas del Proyecto

Ventajas Técnicas

  • Arquitecturas de modelos avanzadas: Integra los últimos avances en la investigación de TTS
  • Alto rendimiento: Velocidad de inferencia y calidad de sonido optimizadas
  • Flexibilidad: Diseño modular, fácil de extender y personalizar
  • Cadena de herramientas completa: Solución completa desde el procesamiento de datos hasta la implementación del modelo

Ventajas del Ecosistema

  • Comunidad activa: Desarrollo y mantenimiento continuos
  • Documentación rica: Guías de uso detalladas y documentación de la API
  • Modelos pre-entrenados: Gran cantidad de modelos pre-entrenados listos para usar
  • Soporte multiplataforma: Soporte para Linux, Windows, macOS

Ventajas Comerciales

  • Código abierto y gratuito: Sin tarifas de licencia
  • Validación de producción: Probado en entornos de producción a gran escala
  • Personalizable: Soporte para implementación privada y desarrollo personalizado
  • Actualizaciones continuas: Lanzamiento periódico de nuevas funciones y mejoras

Arquitectura Técnica

Componentes Principales

TTS/
├── bin/                    # Archivos ejecutables
├── tts/                    # Modelos TTS
│   ├── layers/            # Definición de capas del modelo
│   ├── models/            # Implementación del modelo
│   └── utils/             # Funciones de utilidad de TTS
├── speaker_encoder/       # Codificador de locutor
├── vocoder/              # Modelos de vocoder
├── utils/                # Utilidades generales
└── notebooks/            # Ejemplos de Jupyter

Flujo del Modelo

Entrada de texto → Procesamiento de texto → Modelo TTS → Espectrograma → Vocoder → Salida de audio
    ↓
Codificación del locutor → Características de la voz → Modulación del modelo

Métricas de Rendimiento

Rendimiento de Inferencia

  • Factor en tiempo real: < 0.1 (10 veces más rápido que el tiempo real)
  • Latencia: < 200ms (síntesis en streaming)
  • Uso de memoria: Dependiendo del tamaño del modelo, normalmente < 2GB
  • Soporte para procesamiento por lotes: Puede procesar múltiples solicitudes simultáneamente

Métricas de Calidad de Sonido

  • Puntuación MOS: 4.0+ (cercana a la voz humana real)
  • WER: < 5% (tasa de precisión del reconocimiento de voz)
  • Respuesta de frecuencia: Soporte para audio de alta fidelidad de 22kHz
  • Rango dinámico: Soporte para audio de rango dinámico completo

Resumen

Coqui TTS es un kit de herramientas de conversión de texto a voz de código abierto potente y tecnológicamente avanzado. No solo proporciona una amplia gama de modelos pre-entrenados y características técnicas avanzadas, sino que también tiene una buena facilidad de uso y extensibilidad. Tanto los investigadores, desarrolladores como los usuarios empresariales pueden beneficiarse de este proyecto.