- SummerTTS 是一个独立编译的语音合成程序(TTS)。可以本地运行不需要网络，而且没有额外的依赖，一键编译完成即可用于中文语音合成。
- SummerTTS 的底层计算库使用Eigen，Eigen是一套模板定义的函数，大部分情况下，只需要包含头文件即可，所以本项目没有其他依赖，在C++环境下可以独立编译和运行。
- 本项目使用Eigen提供的矩阵库实现了神经网络的算子，不需要依赖例如pytorch，tensorflow, ncnn 等其他NN运行环境。
- 本项目在 Ubuntu 上编译运行通过，其他类Linux平台，如Android，树莓派等，也应该没啥大问题，在Window上没有测试过，可能需要少许改动。
- 本项目的模型基于语音合成算法 vits, 在其基础上进行了基于C++的工程化
- 2023-06-03: Fix 了昨天的版本中的一个错误，感谢热心网友Telen提供测试和线索，只有代码更新，模型不需要更新。
- 2023-06-02: 大幅度提升了多音字发音合成的准确性，需要在下面的百度网盘中获取新的模型，才能使用改善后的多音字发音和文本正则化（Text Normalization），今天更新的代码不能使用之前的模型，否则可能导致crash，请使用下面网盘中新的模型
链接: https://pan.baidu.com/s/1rYhtznOYQH7m8g-xZ_2VVQ?pwd=2d5h 提取码: 2d5h - 2023-05-30: 集成 WeTextProcessing 作为前端文本正则化（Text Normalization）模块，极大的改善了对数字，货币，温度，日期等的正确发音合成。需要在下面的百度网盘中获取新的模型
- 2023-5-23： 使用新的算法大幅度提升了单说话人的语音合成速度。
- 2023-4-21： 初始创建
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将本项目的代码克隆到本地，最好是Ubuntu Linux 环境
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从以下的百度网盘地址下载模型，放入本项目的model目录中： 链接: https://pan.baidu.com/s/1rYhtznOYQH7m8g-xZ_2VVQ?pwd=2d5h 提取码: 2d5h
模型文件放入后，models目录结构如下：
models/
├── multi_speakers.bin
└── single_speaker_fast.bin -
进入Build 目录，执行以下命令：
cmake ..
make -
编译完成后，会在Build 目录中生成 tts_test 执行程序
-
运行下列命令，测试语音合成（TTS）：
./tts_test ../test.txt ../models/single_speaker_fast.bin out.wav该命令行中：
第一个参数为是文本文件的路径，该文件包含需要被合成语音的文本。
第二个参数是前面提到的模型的路径，文件名开头的single 和 multi 表示模型包含了单个说话人还是多个说话人。推荐单说话人模型：single_speaker_fast.bin, 合成的速度较快，合成的音质也还行。 第三个参数是合成的音频文件，程序运行完之后生成该文件，可以用播放器打开。 -
以上的测试程序实现在 test/main.cpp 中，具体合成的接口定义在 include/SynthesizerTrn.h， 如下：
int16_t * infer(const string & line, int32_t sid, float lengthScale, int32_t & dataLen)该接口的：
第一个参数是待合成的语音的字符串。
第二个参数指定说话人的id 用于合成语音，该参数对多说话人模型有效，对单说话人模型，固定为0。说话人的个数可由接口 int32_t getSpeakerNum() 返回，有效id 为 0 到 该接口返回的说话人数量减1。
第三个参数 lengthScale 表示合成语音的语速，其值越大表示语速越慢。 -
待合成的文本中可以包含阿拉伯数字和标点，但因为本项目的 文本正则化(TN) 模块还很粗糙，对于英文字符，会直接忽略。也因为文本正则化(TN) 模块还很粗糙，对不同语境下的多音字发音有时候会不准确。
- 后续将开放模型训练和转化脚本
- 后续将尝试训练和提供音质更好的模型
- 有进一步的问题或需要可以发邮件到 120365182@qq.com , 或添加微信: hwang_2011, 本人尽量回复。
本项目在源代码和算法方面使用了下列方案，在此表示感谢, 若可能引发任何法律问题，请及时联系我协调解决
- Eigen
- vits (https://github.com/jaywalnut310/vits)
- vits_chinese (https://github.com/UEhQZXI/vits_chinese)
- MB-iSTFT-VITS (https://github.com/MasayaKawamura/MB-iSTFT-VITS)
- WeTextProcessing (https://github.com/wenet-e2e/WeTextProcessing)
- glog (https://github.com/google/glog)
- gflags (https://github.com/gflags/gflags)
- openfst (https://github.com/kkm000/openfst)
- 汉字转拼音（https://github.com/yangyangwithgnu/hanz2piny）
- cppjieba (https://github.com/yanyiwu/cppjieba)
- 本项目的单说话人模型基于开源标贝数据集训练，多说话人模型基于开源数据集 aishell3 训练