音频生成与处理

Orpheus TTS

Orpheus TTS 是 Canopy Labs 开发的一款开源文本转语音系统，基于 Llama 架构，旨在生成高质量、富有表现力的类人语音。它具备零样本语音克隆、引导式情感和语调控制以及低延迟等先进功能，适用于各种需要自然语音合成的应用场景，并提供了详细的安装和使用指南以及丰富的示例代码。

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什么是 Orpheus TTS

Orpheus TTS 是由 Canopy Labs 开发的一款先进的开源文本转语音（Text-to-Speech, TTS）系统。它基于强大的 Llama 架构构建，旨在合成高质量、富有表现力的语音，能够准确地模仿人类的语调和情感。Orpheus TTS 的目标是弥合开源 TTS 模型与领先的闭源模型在音质和自然度方面的差距，为开发者和研究人员提供一个强大且可自由使用的工具。其名称来源于希腊神话中的吟游诗人俄耳甫斯，象征着其能够创造出动听声音的能力。Orpheus TTS 不仅能够生成听起来像人类的语音，还具备零样本语音克隆和情感控制等先进功能，使其在虚拟助手、有声读物叙述、AI 驱动的内容创作等多种应用场景中都展现出巨大的潜力。作为一个开源项目，Orpheus TTS 鼓励社区参与和贡献，共同推动语音合成技术的发展，并提供更接近人类自然语音的合成体验。

Orpheus-TTS

Orpheus TTS 的功能

Orpheus TTS 具备一系列令人印象深刻的功能，使其在众多 TTS 模型中脱颖而出：

类人语音（Human-Like Speech）： Orpheus TTS 能够生成具有自然语调、情感和节奏的语音，其质量甚至超越了目前一些最先进的闭源模型。
零样本语音克隆（Zero-Shot Voice Cloning）： 这项突破性功能允许模型在没有任何特定说话人微调的情况下，仅凭一段音频样本就能复制该说话人的声音，极大地简化了语音定制的过程。
引导式情感和语调控制（Guided Emotion and Intonation）： 用户可以通过简单的标签控制合成语音的情感和语调特征，使得输出的语音更具表现力和感染力。
低延迟（Low Latency）： Orpheus TTS 实现了低至约 200 毫秒的流式传输延迟，通过输入流优化甚至可以降低到约 100 毫秒，这使得它非常适合需要实时语音交互的应用。
预训练模型和微调模型： Orpheus TTS 发布了预训练模型和针对日常 TTS 应用进行微调的模型，用户可以根据自己的需求选择合适的模型。
数据处理脚本和示例数据集： 项目提供了数据处理脚本和示例数据集，使得用户可以轻松地创建自己的微调模型。
长文本处理能力增强： Orpheus TTS 的 Web UI 版本提供了专门的 “Long Form Content” 标签，支持智能文本分块、并行处理和无缝音频拼接，方便处理更长的文本输入。
内存优化： 针对消费级 GPU 进行了内存优化，解决了常见的内存问题，使得更多用户可以在本地运行高质量的 TTS 模型。
支持情感标签： 完全支持原始模型中的所有情感标签，允许更细致的情感控制。

如何使用/快速开始

要开始使用 Orpheus TTS，您可以按照以下步骤进行操作：

检查系统要求： 确保您的系统满足 Orpheus TTS 的运行要求，推荐使用 macOS 最新版本，至少 8GB RAM（推荐 16GB 或更多），以及专用 GPU（虽然模型可以在 CPU 上运行，但性能会降低），Python 3.8 或更高版本，以及 pip。

安装 Homebrew： 如果您的系统上没有安装 Homebrew，请打开终端并运行：

/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"

安装 Python 和 Pip： 如果尚未安装 Python，可以使用 Homebrew 安装：
```
brew install python
```
安装 Git： Git 是克隆模型仓库所必需的：
```
brew install git
```
克隆 Orpheus TTS 仓库： 导航到您想要存放项目的目录，并运行：
```
git clone https://github.com/canopyai/Orpheus-TTS.git
cd Orpheus-TTS
```
安装依赖： 在克隆的仓库目录下，安装所需的 Python 包：
```
pip install -r requirements.txt
```
认证 Hugging Face： 在 Hugging Face 上创建一个账户，并从您的账户设置中生成一个访问令牌。然后在终端中登录：
```
huggingface-cli login
```
当提示时输入您的访问令牌。
下载 Orpheus 模型： 运行以下命令来检索模型文件：
```
git lfs install
git lfs pull
```

创建语音生成脚本： 编写一个 Python 脚本来从文本生成语音，例如：

import torch
from transformers import pipeline

# 加载 Orpheus TTS 模型
tts = pipeline("text-to-speech", model="canopylabs/orpheus-3b-0.1-pretrained")

# 定义输入文本
input_text = "你好！这是 Orpheus 3B TTS 系统的测试。"

# 生成语音
output_audio = tts(input_text)

# 将输出保存为 WAV 文件
with open("output.wav", "wb") as f:
    f.write(output_audio["audio"])

执行脚本： 运行您的脚本：
```
python your_script.py
```
将 your_script.py 替换为您的实际文件名。

您也可以在 Google Colab 上进行简单的设置和推理，项目仓库中提供了相应的 Colab Notebook。对于实时流式推理，您可以参考仓库中的示例代码，该示例使用了 orpheus-speech 包和 vllm 进行快速推理。更高级的用法，例如语音克隆和情感控制，以及如何微调模型，都可以在 Orpheus TTS 的 GitHub 仓库和相关的文档中找到详细说明。建议您查阅这些资源以充分利用 Orpheus TTS 的强大功能。

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链接：https://appmark.cn/sites/orpheus-tts.html -APPMARK

Orpheus TTS

什么是 Orpheus TTS

Orpheus TTS 的功能

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