PyTorch生成式人工智能——基于Transformer实现文本转语音

0. 前言

文本转语音生成一直是 AI 助手的重要组成部分，因为它们通常需要与用户进行语音交互。可以使用 Transformer 架构来完成这一任务，Transformer 能够学习如何复制不同的声音。

1. BARK 模型简介

BARK 是由 Suno AI 团队开发的开源文本转语音 (Text To Speech, TTS) 模型，模型可以生成逼真的人类语音，还可以添加背景噪声、音乐和音效。它支持多语言和多个说话者。使用 transformers 库可以非常简单的调用 BARK 模型。

1.1 模型优势

BARK 模型的优势主要体现在以下几个方面：

• 多模态生成：输入文本可包含语音指令标记(如 [laughter]、[music])，模型会根据标记生成对应声音，例如输入提示："Hello [smile], today is a good day [laughs]. [music: jazz]"，输出语音会包含微笑语气、笑声和爵士乐背景音
• 多语言支持：支持 100+ 种语言的语音生成(包括中、英、日、法等)，且能自动识别输入文本的语言
• 高拟真度：生成语音带有自然的情感起伏，避免机械感，接近真人录音效果
• 零样本语音克隆：仅需 3-5 秒的参考音频，即可模仿说话人的音色和风格(需配合额外训练)

1.2 技术原理

BARK 是基于 Transformer 架构的模型，利用了双向自注意力机制 (Bidirectional Attention) 来更好地理解文本内容的上下文：

• 自注意力机制 (Self-Attention)：通过自注意力机制，采用自回归生成方式逐帧合成音频，模型能够在生成每个音素时，关注输入文本的不同部分，捕捉到复杂的语义信息
• 训练数据：使用大规模多语言语音数据集(含情感、音乐、环境音等标注)
• 输出格式：生成 24kHz 采样率的波形音频，支持导出为 .wav 文件

2. 使用 BARK 执行文本转语音

(1) 首先，导入所需库和模块：

from transformers import AutoProcessor, AutoModel

(2) 加载处理器和模型，处理器用于处理输入：

processor = AutoProcessor.from_pretrained("suno/bark")
model = AutoModel.from_pretrained("suno/bark")

(3) 使用处理器和模型生成语音。需要注意的是，我们可以使用特殊词元，比如 [clears throat] (清喉咙)或 [laughs] (笑声)，来在语音中添加效果：

inputs = processor(text=["Do not go where the path may lead [laughs], go instead where there is no path and leave a trail. [music: jazz]"],return_tensors="pt",
)
speech = model.generate(**inputs, do_sample=True)

(4) 在 notebook 中播放生成的音频：

from IPython.display import Audio
Audio(speech.cpu().numpy().squeeze(), rate=model.generation_config.sample_rate)

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