文本转语音

一个游离于山间之上的Java爱好者 | A Java lover living in the mountains

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基于Qwen2.5大模型的Spark-TTS，零样本语音克隆，CPU可运行之本地部署（Windows篇）在人工智能时代，语音合成（TTS）技术已成为人机交互的核心组件之一。然而，传统TTS系统长期受限于多阶段架构复杂、语音控制能力弱、跨语言表现差等问题。基于Qwen2.5大模型的**Spark-TTS**横空出世，凭借其创新的BiCodec编码技术、零样本语音克隆能力和细粒度语音控制，迅速成为开源社区的热点。技术突破：Spark-TTS的三大创新 1、BiCodec：重新定义语音编码 Spark-TTS首创BiCodec单流语音编码器，将语音分解为两类核心编码：语义Tokens：低比特率捕捉语言内容，确保信息的高效传输。全局Tokens：固定长度编码说话人属性（音色、性别、语调等）。这种设计简化了传统TTS的多模型协作流程，实现端到端生成，推理速度提升30%以上 2、零样本语音克隆：无需训练，秒级复刻仅需3秒参考音频，Spark-TTS即可生成高度相似的个性化语音，音色一致性（SIM）指标超越同类模型如LLaMA-TTS。其核心在于结合Qwen2.5的语言理解能力与BiCodec的解码精度，突破了传统TTS依赖大量训练数据的限制。 3、细粒度语音控制：从参数到情感的精准调节粗粒度：性别、情感风格一键切换。细粒度：音高、语速、停顿时长可逐句微调。用户甚至可通过文本描述生成虚拟音色（如“沉稳的中年男声，语速加快20%”），远超传统基于参考音频的模拟方式。功能实测：性能与效果全解析多语言与跨语种切换 Spark-TTS支持中英文无缝切换，无需单独训练语言模型。例如，输入混合文本“2025年Q1财报增长15%”，合成语音能自然处理数字与语言边界，避免传统TTS的机械断句问题。语音质量指标自然度（MOS）：评分>4.5（满分5），接近真人水平。重建质量：在STOI、PESQ等指标上超越VITS、FastSpeech2等主流模型。实时性（RTF）：单GPU推理速度达0.15秒/秒，满足实时交互需求。实战对比：与其他开源TTS的差异数据来源：公开评测与社区实测项目零样本克隆多语言支持细粒度控制推理速度 Spark-TTS ✅ 中英 ✅ 快 CosyVoice2 ✅ 中英 ❌ 中等 Fish-Speech ❌ 中英日 ❌ 慢本地部署那么接下来，我们将在本地电脑部署这款开源的文本转语音模型，看看效果是否真如官方所宣传的那般。我还是一如既往的使用python3自带的venv模块来创建python 虚拟环境，当然，你也是可以使用anaconda或着miniconda等软件来搭建python 虚拟环境。我本地电脑使用python的版本，始终是python 3.10.9，系统则是windows11。创建python虚拟环境 python -m venv Spark-TTS-env cd Spark-TTS-env/Scripts activate clone推理代码 Spark-TTS的推理代码托管于享誉全球的github.com上，倘若你的电脑安装了git，那么直接在Terminal中执行以下命令，便把Spark-TTS推理代码下载到你的电脑硬盘里。 git clone https://github.com/SparkAudio/Spark-TTS.git 安装项目所需的依赖 pip install -r requirements.txt 安装CUDA版的torch（可选）这一步是可选的，项目是可以通过CPU来推理的，也就是刚刚安装的torch是CPU版的，如果你想要使用GPU来加速推理，那么，就先卸载CPU版的torch，安装支持GPU的torch。
- 2025-03-10
[AI]