乌尔都语 Tts 可与 python 一起使用

我想为乌尔都语创建 TTS 有什么帮助吗？ 我发现很少有模特拥抱着脸

TheUpperCaseGuy/Guy-Urdu-TTS pocketmonkey/speecht5_tts_urdu Talha185/speecht5_finetuned_urdu_TTS

但我无法从文本创建或生成高质量的语音 任何人都可以帮忙吗???

import torch
from transformers import SpeechT5ForTextToSpeech, SpeechT5HifiGan, AutoTokenizer
import soundfile as sf
from datasets import load_dataset

# Load the model and tokenizer
model_name = "pocketmonkey/speecht5_tts_urdu"
model = SpeechT5ForTextToSpeech.from_pretrained(model_name)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
vocoder = SpeechT5HifiGan.from_pretrained("microsoft/speecht5_hifigan")

# Load speaker embeddings
embeddings_dataset = load_dataset("Matthijs/cmu-arctic-xvectors", split="validation")
speaker_embeddings = torch.tensor(embeddings_dataset[7306]["xvector"]).unsqueeze(0)

# Prepare the text input
urdu_text = ",HELLO HOW ARE YOU,AUR BATAO KESE HO AAJ KAL?آپ کیسے ہیں؟"  # "How are you?" in Urdu
inputs = tokenizer(text=urdu_text, return_tensors="pt")

# Generate speech
speech = model.generate_speech(inputs["input_ids"], vocoder=vocoder, speaker_embeddings=speaker_embeddings)

# Save the audio file
sf.write("output.wav", speech.numpy(), samplerate=16000)

print("Audio saved as 'output.wav'")`

但结果还不够好

当然，我可以帮助你改善乌尔都语文本转语音的质量。你遇到的问题很常见，因为为像乌尔都语这样的低资源语言创建一个高质量的 TTS 系统可能具有挑战性。以下是你可以尝试的一些步骤，以改进你的乌尔都语 TTS 输出：

1. 微调和训练数据：

• 更多数据，更好的质量： TTS 模型的质量高度依赖于训练数据的数量和质量。寻找更多公开可用的乌尔都语 TTS 数据集，或考虑创建一个你自己的数据集。
• 数据增强： 通过添加噪声、更改音调或速度以及添加混响等技术来增强你的现有数据。
• 微调： 使用公开可用的乌尔都语 TTS 模型（如你提到的那些模型）作为基础，使用你收集到的额外数据对模型进行微调。

2. 声码器选择：

• 实验： 你正在使用 SpeechT5 HifiGan 声码器，这很好，但值得尝试其他声码器，如 WaveGlow 或 MelGAN，看看哪一个能产生最佳结果。
• 微调： 如果可能，使用你自己的乌尔都语数据对选择的声码器进行微调，以获得更好的性能。

3. 模型参数和架构：

• 超参数调整： 尝试不同的学习率、批量大小和训练轮数。使用诸如网格搜索或贝叶斯优化等技术来自动化此过程。
• 模型架构： 考虑实验不同的 TTS 模型架构，如 Tacotron 2、FastSpeech 2 或 TransformerTTS。这些模型可能更适合乌尔都语。

4. 计算资源：

• GPU 训练： 训练 TTS 模型需要大量计算资源。使用 GPU 来加速训练过程。
• 更大的模型： 更大的模型通常可以产生更好的结果。考虑使用具有更多参数的模型，但请记住，这将需要更多计算资源。

改进代码的具体建议：

• 探索 Hugging Face 库： Hugging Face 库提供了一个广泛的预训练 TTS 模型和声码器集合，以及用于微调和生成的便捷函数。利用这个库可以简化你的代码并潜在地改善结果。
• 实验不同的说话人嵌入： 尝试使用不同的说话人嵌入，或对你的数据进行微调以创建自定义嵌入。这可以帮助改善生成的语音的自然度和表现力。

其他提示：

• 客观评估： 使用客观指标（如平均意见得分 (MOS) 或梅尔倒谱失真 (MCD)）评估生成的语音质量。这将帮助你量化改进并做出更明智的决策。
• 迭代方法： 改进 TTS 模型是一个迭代过程。从小的改进开始，并在你获得更多经验时逐渐增加模型的复杂性。

请记住，创建一个高质量的 TTS 系统需要时间和精力，尤其是在像乌尔都语这样的低资源语言中。通过遵循这些步骤并不断尝试，你可以显着改善你的乌尔都语 TTS 输出的结果。