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3 月 19 日,開源文字轉語音(TTS)模型 Orpheus TTS 正式亮相,迅速在技術圈引起熱議。這款模型以其接近人類的 情感表達、自然流暢的語音品質,以及 超低延遲的即時輸出 而備受矚目。Orpheus TTS 尤其適用於 即時對話場景,有望為智慧語音互動領域帶來重大突破。
這款 TTS 模型的強大之處,在於它針對 低延遲與高情感表達 進行了深度優化,主要特色包括:
<laugh>
、<sigh>
、<groan>
等),能夠讓語音輸出更加生動。由於超低延遲與流暢自然的語音表達,Orpheus TTS 特別適用於 即時語音對話,如 Siri、Google Assistant、ChatGPT 語音助手等。
Orpheus TTS 能夠模擬真人語調,使線上課程內容更加生動,提升學習體驗。
支援零樣本語音克隆,開發者能快速為遊戲角色、虛擬偶像、直播 AI 配音,提升互動感。
超低延遲確保對話自然流暢,讓 AI 客服不再機械生硬,能夠模擬真人客服的語調與情緒變化。
首先,Clone 官方 GitHub Repo,並安裝必要的 Python 套件:
git clone https://github.com/canopyai/Orpheus-TTS.git
cd Orpheus-TTS && pip install orpheus-speech
接下來,使用 Python 來生成語音:
from orpheus_tts import OrpheusModel
import wave
import time
model = OrpheusModel(model_name="canopylabs/orpheus-tts-0.1-finetune-prod")
prompt = "這是一個示範語音測試,讓我們看看 Orpheus TTS 的表現如何!"
start_time = time.monotonic()
syn_tokens = model.generate_speech(prompt=prompt, voice="tara")
with wave.open("output.wav", "wb") as wf:
wf.setnchannels(1)
wf.setsampwidth(2)
wf.setframerate(24000)
total_frames = 0
for audio_chunk in syn_tokens:
frame_count = len(audio_chunk) // (wf.getsampwidth() * wf.getnchannels())
total_frames += frame_count
wf.writeframes(audio_chunk)
duration = total_frames / wf.getframerate()
end_time = time.monotonic()
print(f"生成 {duration:.2f} 秒語音,共耗時 {end_time - start_time} 秒")
在生成語音時,可以加入 情緒標籤 來改變語音表達方式。例如:
prompt = "我真的很興奮!<laugh> 這個 AI 真的太神奇了!"
syn_tokens = model.generate_speech(prompt=prompt, voice="leo")
這樣,生成的語音就會帶有笑聲,讓語氣更生動自然!
如果你希望 客製化專屬語音模型,可以透過 Hugging Face 進行微調。這裡提供簡單的微調步驟:
pip install transformers datasets wandb trl flash_attn torch
huggingface-cli login <輸入你的 Hugging Face Token>
wandb login <輸入你的 wandb Token>
accelerate launch train.py
Tip: 一般來說,約 50 個語音樣本 就能得到不錯的效果,但若要更高品質的語音建議 300 個樣本以上。
Orpheus TTS 的問世,不僅提升了語音合成的品質,更讓 AI 互動體驗更加自然生動。
🔹 即時對話 🚀 超低延遲,媲美真人語速
🔹 擬真語音 🎭 精準模擬人類情緒與語調
🔹 零樣本語音克隆 🎙️ 快速打造個性化 AI 聲音
🔹 開源 & 可微調 🔧 讓開發者能自由定制
隨著 AI 語音技術的不斷發展,Orpheus TTS 無疑將成為 開源 TTS 領域的重要里程碑。如果你想體驗更具人性的 AI 語音,那麼 Orpheus TTS 絕對值得一試! 🎤✨
此模型目前需要15 GB以上,或者使用量化後的模型,目前僅支援英語
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