Piper简介
Piper是一个快速、本地化的神经网络文本转语音(TTS)系统,专为树莓派4优化设计,但也可在其他平台上运行。它提供高质量的语音合成,支持多种语言和声音,适用于各种项目和应用场景。
Piper logo
Piper的主要特点包括:
快速高效:针对树莓派4等设备进行了优化
本地运行:无需网络连接,保护隐私
多语言支持:支持30多种语言
高质量语音:基于最新的神经网络TTS技术
易于使用:简单的命令行界面
开源免费:MIT许可证
工作原理
Piper使用VITS (Conditional Variational Autoencoder with Adversarial Learning for End-to-End Text-to-Speech)模型进行语音合成。VITS是一种先进的端到端TTS模型,可以生成高质量、自然的语音。
Piper将训练好的VITS模型导出为ONNX (Open Neural Network Exchange)格式,这使得模型可以在各种硬件上高效运行,包括树莓派等嵌入式设备。
安装使用
Piper提供了多种安装和使用方式:
下载预编译二进制文件
amd64 (64位桌面Linux)
arm64 (64位树莓派4)
armv7 (32位树莓派3/4)
使用Python运行
pip install piper-tts
从源代码编译
下载并安装Piper后,您需要:
下载语音模型文件(.onnx和.onnx.json)
运行piper命令,指定模型文件和输入文本
例如:
echo '欢迎来到语音合成的世界!' |
./piper --model zh_CN-xxx-medium.onnx --output_file welcome.wav
这将生成一个名为welcome.wav的音频文件。
支持的语言和声音
Piper支持30多种语言,包括:
中文(简体)
英语(美国、英国)
法语
德语
西班牙语
日语
韩语
俄语
阿拉伯语 ...等
每种语言通常提供多个声音选项,如男声、女声、不同口音等。您可以在Piper的语音页面查看完整的语音列表并下载。
高级功能
除了基本的文本转语音功能,Piper还提供了一些高级特性:
流式音频输出 Piper可以实时流式输出原始音频数据,适用于需要低延迟的应用场景。
JSON输入 支持JSON格式的输入,可以更灵活地控制合成参数。
多说话人模型 某些语音模型支持多个说话人,可以通过参数切换不同的声音。
GPU加速 通过安装onnxruntime-gpu,Piper可以利用GPU加速语音合成过程。
应用案例
Piper已被广泛应用于多个开源项目和研究中,包括:
Home Assistant: 智能家居平台
Rhasspy: 开源语音助手
NVDA: 免费的屏幕阅读器
Open Voice OS: 开源语音操作系统
LocalAI: 本地AI模型服务
这些应用展示了Piper在智能家居、辅助技术、语音交互等领域的潜力。
训练自己的模型
如果您想训练自己的Piper语音模型,可以参考训练指南。Piper使用了VITS作为基础模型,您需要准备适当的语音数据集和文本数据进行训练。
预训练的检查点文件可在Hugging Face上获取,这可以帮助您更快地开始训练过程。
结语
Piper为开发者和爱好者提供了一个强大、灵活的文本转语音解决方案。无论您是在构建智能家居系统、开发辅助技术,还是simply想要探索语音合成的可能性,Piper都是一个值得考虑的选择。
随着语音技术的不断发展,我们期待看到Piper在未来得到更广泛的应用,为更多用户带来便利和创新的语音交互体验。如果您对Piper感兴趣,不妨访问Piper的GitHub页面了解更多信息,或者亲自尝试使用Piper来创建您自己的语音应用。
文章链接：www.dongaigc.com/a/piper-fast-localized-text-to-speech
https://www.dongaigc.com/a/piper-fast-localized-text-to-speech
https://www.dongaigc.com/p/rhasspy/piper
www.dongaigc.com/p/rhasspy/piper