让AI开口说中英文！Bert-vits2新版助力文本转语音突破语言壁垒

2023-02-12 01:06:05

中英文混合语音合成的神器：Bert-vits2 新版 V2.1

简介

文本转语音 (TTS) 技术已经成为人工智能领域不可或缺的一部分，而中英文混合语音合成更是其中一个重要且常见的应用场景。尤其是对于技术文档或视频解说类 TTS 项目，往往涉及大量英文词汇和概念。而传统的 TTS 系统无法满足此类需求，于是，Bert-vits2 新版 V2.1 应运而生，它专为中英文混合语音合成而设计，带来了全新的解决方案。

Bert-vits2 老版本的中英文混合推理痛点

Bert-vits2 的老版本虽然支持中英文混合推理，但存在以下痛点：

模型训练复杂： 需要分别训练中文和英文模型，再进行融合，过程繁琐费时。
推理速度慢： 分别推理中文和英文模型，导致推理速度下降，无法满足实时语音合成的要求。
效果不佳： 由于训练和推理过程的复杂性，中英文混合推理的效果不尽如人意，可能出现音色不统一、语调不自然的问题。

Bert-vits2 新版 V2.1 的福音

针对老版本的问题，Bert-vits2 新版 V2.1 进行了全面优化和改进，带来了全新的中英文混合推理体验：

模型训练简单： 采用统一训练框架，无需分别训练中文和英文模型，大大简化训练过程。
推理速度快： 采用高效推理算法，推理速度大幅提升，满足实时语音合成需求。
效果更佳： 通过大量训练和优化，中英文混合推理效果显著提升，音色统一、语调自然，媲美真人发音。

Bert-vits2 新版 V2.1 的本地训练和中英文混合推理教程

第一步：环境搭建

安装必要软件包。
下载 Bert-vits2 新版 V2.1 源代码。
编译 Bert-vits2 新版 V2.1。

第二步：数据准备

收集中英文文本数据。
对中英文文本数据进行预处理。
将预处理后的数据转换成 Bert-vits2 新版 V2.1 训练格式。

第三步：模型训练

运行 Bert-vits2 新版 V2.1 训练脚本。
等待模型训练完成。

第四步：中英文混合推理

加载训练好的模型。
输入中英文混合文本。
运行 Bert-vits2 新版 V2.1 推理脚本。
获得合成的语音。

代码示例

# 导入必要的库
import bert_vits2

# 加载训练好的模型
model = bert_vits2.Vits2Model("trained_model.ckpt")

# 输入中英文混合文本
text = "这是一个关于人工智能的文章，里面包含了很多英文单词，比如 artificial intelligence、machine learning 等。"

# 进行中英文混合推理
audio = model.synthesize(text)

# 保存合成的语音
audio.save("mixed_audio.wav")

结论

Bert-vits2 新版 V2.1 的中英文混合推理功能，为 TTS 项目带来了福音。它通过简单的本地训练，就能轻松实现中英文混合语音合成，让 AI 口播流畅自如，突破语言壁垒。

常见问题解答