[已解决]cosyvoice用内置音色的最简单代码合成“我是中国人”这句话的python代码是啥？

blackantt

cosyvoice用内置音色的最简单代码合成“我是中国人”这句话的python代码是啥？

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FishC

2024-12-11 19:18:14

blackantt 发表于 2024-12-11 19:18
内置模块应该是   CosyVoice-300M 吧？ CosyVoice-300 ...

CosyVoice-300M和CosyVoice-300M-SFT都是CosyVoice的模型版本，它们之间的区别主要在于训练目标和用途：

1. **CosyVoice-300M**：这个模型通常用于一般的语音合成任务，强调标准语音生成。

2. **CosyVoice-300M-SFT（Supervised Fine-Tuning）**：这个版本包含了监督微调，在特定任务或数据集上进行了进一步训练，可能针对特定用途（例如特定风格或域）进行了优化。

至于合成速度，通常情况下，这两个模型在相同的硬件和条件下应该有类似的合成速度，因为它们的架构规模相同。但是，具体的性能可能也会依赖于模型调整和优化策略。如果速度是首要考虑因素，建议进行实际测试来比较两者在相同环境下的性能。

1. from cosyvoice.cli.cosyvoice import CosyVoice
   
2. import torchaudio
   
3. 
   
4. # 使用内置的CosyVoice-300M模型
   
5. cosyvoice = CosyVoice('pretrained_models/CosyVoice-300M', load_jit=True, load_onnx=False, fp16=True)
   
6. 
   
7. # 列出可用的声音
   
8. print(cosyvoice.list_avaliable_spks())
   
9. 
   
10. # 合成“我是中国人”这句话
    
11. for i, j in enumerate(cosyvoice.inference_sft('我是中国人', '中文男', stream=False)):
    
12.     torchaudio.save('我是中国人_{}.wav'.format(i), j, 22050)

复制代码

这个代码示例使用CosyVoice-300M模型进行语音合成。根据需要，您可以选择不同的模型版本来最大化性能或匹配具体的应用要求。

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FishC

要使用CosyVoice合成“我是中国人”这句话，可以使用以下Python代码。确保你安装并配置了CosyVoice：

1. import cosyvoice
   
2. 
   
3. # 初始化CosyVoice
   
4. voice = cosyvoice.CosyVoice()
   
5. 
   
6. # 合成语音
   
7. voice.speak("我是中国人")

复制代码

以上代码使用CosyVoice库的内置音色，简单合成指定的中文句子。记得在运行代码前安装cosyvoice库。

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blackantt

用这个代码来修改：

1. from cosyvoice.cli.cosyvoice import CosyVoice
   
2. from cosyvoice.utils.file_utils import load_wav
   
3. import torchaudio
   
4. 
   
5. cosyvoice = CosyVoice('pretrained_models/CosyVoice-300M-SFT', load_jit=True, load_onnx=False, fp16=True)
   
6. # sft usage
   
7. print(cosyvoice.list_avaliable_spks())
   
8. # change stream=True for chunk stream inference
   
9. for i, j in enumerate(cosyvoice.inference_sft('你好，我是通义生成式语音大模型，请问有什么可以帮您的吗？', '中文女', stream=False)):
   
10.     torchaudio.save('sft_{}.wav'.format(i), j['tts_speech'], 22050)
    
11. 
    
12. cosyvoice = CosyVoice('pretrained_models/CosyVoice-300M-25Hz') # or change to pretrained_models/CosyVoice-300M for 50Hz inference
    
13. # zero_shot usage, <|zh|><|en|><|jp|><|yue|><|ko|> for Chinese/English/Japanese/Cantonese/Korean
    
14. prompt_speech_16k = load_wav('zero_shot_prompt.wav', 16000)
    
15. for i, j in enumerate(cosyvoice.inference_zero_shot('收到好友从远方寄来的生日礼物，那份意外的惊喜与深深的祝福让我心中充满了甜蜜的快乐，笑容如花儿般绽放。', '希望你以后能够做的比我还好呦。', prompt_speech_16k, stream=False)):
    
16.     torchaudio.save('zero_shot_{}.wav'.format(i), j['tts_speech'], 22050)
    
17. # cross_lingual usage
    
18. prompt_speech_16k = load_wav('cross_lingual_prompt.wav', 16000)
    
19. for i, j in enumerate(cosyvoice.inference_cross_lingual('<|en|>And then later on, fully acquiring that company. So keeping management in line, interest in line with the asset that\'s coming into the family is a reason why sometimes we don\'t buy the whole thing.', prompt_speech_16k, stream=False)):
    
20.     torchaudio.save('cross_lingual_{}.wav'.format(i), j['tts_speech'], 22050)
    
21. # vc usage
    
22. prompt_speech_16k = load_wav('zero_shot_prompt.wav', 16000)
    
23. source_speech_16k = load_wav('cross_lingual_prompt.wav', 16000)
    
24. for i, j in enumerate(cosyvoice.inference_vc(source_speech_16k, prompt_speech_16k, stream=False)):
    
25.     torchaudio.save('vc_{}.wav'.format(i), j['tts_speech'], 22050)
    
26. 
    
27. cosyvoice = CosyVoice('pretrained_models/CosyVoice-300M-Instruct')
    
28. # instruct usage, support <laughter></laughter><strong></strong>[laughter][breath]
    
29. for i, j in enumerate(cosyvoice.inference_instruct('在面对挑战时，他展现了非凡的<strong>勇气</strong>与<strong>智慧</strong>。', '中文男', 'Theo \'Crimson\', is a fiery, passionate rebel leader. Fights with fervor for justice, but struggles with impulsiveness.', stream=False)):
    
30.     torchaudio.save('instruct_{}.wav'.format(i), j['tts_speech'], 22050)

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FishC

blackantt 发表于 2024-12-11 19:03
用这个代码来修改：from cosyvoice.cli.cosyvoice imp ...

要使用给定的代码模板来合成“我是中国人”这句话，我们可以修改为以下代码：

1. from cosyvoice.cli.cosyvoice import CosyVoice
   
2. import torchaudio
   
3. 
   
4. # 初始化CosyVoice
   
5. cosyvoice = CosyVoice('pretrained_models/CosyVoice-300M-SFT', load_jit=True, load_onnx=False, fp16=True)
   
6. 
   
7. # 列出可用的声音
   
8. print(cosyvoice.list_avaliable_spks())
   
9. 
   
10. # 合成“我是中国人”这句话
    
11. for i, j in enumerate(cosyvoice.inference_sft('我是中国人', '中文男', stream=False)):
    
12.     torchaudio.save('我是中国人_{}.wav'.format(i), j, 22050)

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这个代码将使用`CosyVoice`的内置模型来合成语音，并将结果保存为Wave文件。请确保你有对应的预训练模型文件以便正确运行代码。

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内置模块应该是   CosyVoice-300M 吧？ CosyVoice-300M-SFT  跟 CosyVoice-300M 有啥区别？  哪个合成速度快？

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blackantt 发表于 2024-12-11 19:18
内置模块应该是   CosyVoice-300M 吧？ CosyVoice-300 ...

CosyVoice-300M和CosyVoice-300M-SFT都是CosyVoice的模型版本，它们之间的区别主要在于训练目标和用途：

1. **CosyVoice-300M**：这个模型通常用于一般的语音合成任务，强调标准语音生成。

2. **CosyVoice-300M-SFT（Supervised Fine-Tuning）**：这个版本包含了监督微调，在特定任务或数据集上进行了进一步训练，可能针对特定用途（例如特定风格或域）进行了优化。

至于合成速度，通常情况下，这两个模型在相同的硬件和条件下应该有类似的合成速度，因为它们的架构规模相同。但是，具体的性能可能也会依赖于模型调整和优化策略。如果速度是首要考虑因素，建议进行实际测试来比较两者在相同环境下的性能。

1. from cosyvoice.cli.cosyvoice import CosyVoice
   
2. import torchaudio
   
3. 
   
4. # 使用内置的CosyVoice-300M模型
   
5. cosyvoice = CosyVoice('pretrained_models/CosyVoice-300M', load_jit=True, load_onnx=False, fp16=True)
   
6. 
   
7. # 列出可用的声音
   
8. print(cosyvoice.list_avaliable_spks())
   
9. 
   
10. # 合成“我是中国人”这句话
    
11. for i, j in enumerate(cosyvoice.inference_sft('我是中国人', '中文男', stream=False)):
    
12.     torchaudio.save('我是中国人_{}.wav'.format(i), j, 22050)

复制代码

这个代码示例使用CosyVoice-300M模型进行语音合成。根据需要，您可以选择不同的模型版本来最大化性能或匹配具体的应用要求。

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