文本到语音俄罗斯口音

在今天的文本处理中，文本到语音的需求越来越普遍。除了常见的中英文读音，很多用户也需要俄罗斯口音的朗读。因此，我们需要一个程序员为我们提供这个功能。

功能简介

实现将一段文本转换为俄罗斯口音的音频文件，并给出相应的参数控制。

技术实现

音频库的选择

朗读的文本转成音频文件的库有很多，比如Python自带的wave、pyaudio等，但是如果要实现俄罗斯口音的朗读，我们需要选择能够实现音频风格转换的库。本文将使用TTS(TensorflowTTS)作为示例。

TTS介绍

TTS是一款基于TensorFlow的语音生成器。TTS可以实现文本转语音(TTS)、语音转文本(STT)和虚拟演讲制作。TTS是由Kazuki Irie和Hiroshi Saruwatari等人开发的。在这里我们只用到它其中的文本到语音(TTS)的功能。

TTS库的优点是：

• 易于使用
• 支持多种模型
• 可以自定义音效

####TTS安装

pip install tensorflow_gpu==2.0.0
pip install tensorflow_tts

由于原始的语音生成的音效并不是俄罗斯口音，因此我们需要选择能够实现风格转换的TTS模型，比如FastSpeech、GST等。

本教程中使用的是FastSpeech模型。

实现细节

导入需要的库和模型

# 导入需要的库和模型
import os
import numpy as np

import tensorflow as tf

from tensorflow_tts.inference import AutoConfig, TFAutoModel

# 音效配置
CONFIG_F = "tts/configs/fastspeech2.v1.yaml"
global_config = AutoConfig.load(CONFIG_F)

# FastSpeech模型
MODEL_F = "tts/checkpoints/fastspeech2.v1-cp.ckpt"
model = TFAutoModel.from_pretrained(global_config.query('model_type'), MODEL_F, config=global_config)

在这里我们通过AutoConfig和TFAutoModel将FastSpeech模型加载进来，以便后续的使用。

音效生成

def generate_voice(text):

    # 应用模型进行音效生成
    input_text = tf.convert_to_tensor([text], dtype=tf.string)
    _, mel_outputs, _, _ = model(input_text)

    # 将音效level转换到[-1, 1]范围内
    mel_outputs = tf.transpose(mel_outputs[0], perm=[1, 0])
    audio = global_config.postprocess_fn(mel_outputs.numpy())[0, :, 0]

    # 返回音频文件
    return audio

这个函数输入文本，返回一个numpy数组，该数组表示生成的音频文件数据。相当于对文本的语音朗读，朗读的音效基于FastSpeech模型。

效果演示

text = "привет мир"
wav = generate_voice(text)

# 保存到本地
with open('output.wav', 'wb') as f:
  wav.tofile(f)

print(f'生成的音频文件长度为：{len(wav)}')

运行上述代码之后，我们成功生成了一段朗读输入文本的俄罗斯口音。

我们还可以使用其他配置获得不同的音效，比如更换模型、更改模型超参数等。如果你有更好的TTS实现方式，欢迎在该文讨论中提出。