Spark-TTS 完全基于 [Qwen2.5]构建，无需使用流匹配等额外生成模型。它无需依赖单独的模型来生成声学特征，而是直接从 [LLM] 预测的代码中重建音频。这种方法简化了流程，提高了效率并降低了复杂性。

上传任意10秒语音片段，瞬间复刻声纹特征！无论是跨语种的中英混说，还是模仿特定语调，通通零样本实现。自媒体博主惊呼：“我的百万声库要失业了！”

• 简单高效：Spark-TTS 完全基于 Qwen2.5 构建，无需额外的生成模型，如流程匹配。它不依赖单独的模型来生成声学特征，而是直接从 LLM 预测的代码中重建音频。这种方法简化了流程，提高了效率并降低了复杂性。
• 高质量语音克隆：支持零样本语音克隆，这意味着即使没有针对该语音的特定训练数据，它也可以复制说话者的语音。这是跨语言和代码切换场景的理想选择，允许在语言和语音之间无缝转换，而无需对每种语言和语音进行单独培训。
• 双语支持：支持中英文，能够针对跨语言和换码场景进行零镜头语音克隆，使模型能够以高自然度和准确性合成多种语言的语音。
• 语音生成可控：支持通过调整性别、音调、语速等参数创建虚拟说话人。

安装

克隆和安装

以下是在 Linux 上安装的说明。如果您使用的是 Windows，请参阅 Windows 安装指南。

• 克隆存储库

git clone https://github.com/SparkAudio/Spark-TTS.git
cd Spark-TTS

• 安装 Conda：请参阅 https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html
• 创建 Conda 环境：

conda create -n sparktts -y python=3.12
conda activate sparktts
pip install -r requirements.txt
# If you are in mainland China, you can set the mirror as follows:
pip install -r requirements.txt -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --trusted-host=mirrors.aliyun.com

模型下载

通过 python 下载：

from huggingface_hub import snapshot_download

snapshot_download("SparkAudio/Spark-TTS-0.5B", local_dir="pretrained_models/Spark-TTS-0.5B")

通过 git clone 下载：

mkdir -p pretrained_models

# Make sure you have git-lfs installed (https://git-lfs.com)
git lfs install

git clone https://huggingface.co/SparkAudio/Spark-TTS-0.5B pretrained_models/Spark-TTS-0.5B

基本用法

您只需使用以下命令运行演示即可：

cd example
bash infer.sh

或者，您也可以在命令行中直接执行以下命令进行推理：

python -m cli.inference \
    --text "text to synthesis." \
    --device 0 \
    --save_dir "path/to/save/audio" \
    --model_dir pretrained_models/Spark-TTS-0.5B \
    --prompt_text "transcript of the prompt audio" \
    --prompt_speech_path "path/to/prompt_audio"

可选方法

有关其他 CLI 和 Web UI 方法，包括替代实现和扩展功能，您可以参考：

• AcTePuKc 的 CLI 和 UI

运行

Nvidia Triton 推理服务

我们现在为使用 Nvidia Triton 和 TensorRT-LLM 部署 Spark-TTS 提供了参考。下表显示了单个 L20 GPU 的基准测试结果，使用 26 个不同的 prompt_audio/target_text 对（总共 169 秒的音频）：

有关更多信息，请参阅 runtime/triton_trtllm/README.md 中的详细说明。

实战演习

Spark-TTS 的核心功能是将文本转为语音，以下是具体操作流程：

1. 使用预训练模型生成语音

• 准备文本：创建一个简单的文本文件（如 input.txt），写入需要转换的文本，例如：“你好，这是一个测试语音。”

• 运行脚本：假设仓库提供了一个 generate.py 脚本（具体文件名以实际仓库为准），在终端输入： 复制复制复制复制复制复制复制

  python generate.py --input input.txt --output output.wav
  

• 参数说明：

  • --input：指定输入文本文件路径。
  • --output：指定生成的语音文件保存路径（如 output.wav）。
  • 如果脚本支持，可添加 --model 参数选择预训练模型，或 --voice 参数调整声音风格。

• 结果：运行后，你会在指定路径找到生成的 output.wav 文件，用音频播放器打开即可听到效果。

2. 训练自定义模型

• 准备数据集：你需要提供文本和对应的音频数据。数据格式通常是 .txt 文件（文本）和 .wav 文件（音频），建议参考仓库中的 README.md 或示例文件夹。

• 配置参数：编辑配置文件（可能是 config.json 或类似文件），设置训练参数，如学习率、批次大小等。如果没有配置文件，直接在脚本中修改参数。

• 启动训练：运行训练脚本，例如： 复制复制复制复制复制复制

  python train.py --data_path ./dataset --output_model my_model
  

• 训练过程：根据数据量和硬件性能，训练可能需要数小时甚至几天。完成后，你会得到一个新的模型文件（如 my_model.pth）。

• 使用新模型：将训练好的模型路径传入生成脚本：

  python generate.py --input input.txt --model my_model.pth --output custom_output.wav
  

3. 调整语音风格

• 如果 Spark-TTS 支持多风格输出（需查看代码或文档确认），可以通过参数调整语速、音调等。例如：

  python generate.py --input input.txt --speed 1.2 --pitch 0.8 --output styled_output.wav
  

• 参数说明：

  • --speed：语速，1.0 为正常速度，大于 1.0 加快，小于 1.0 减慢。
  • --pitch：音调，值越高音调越高，反之越低。

• 效果验证：生成后试听，逐步调整参数直到满意。

操作流程实例

假设你想将一段中文文本转为女性语音：

1. 创建 test.txt，写入：“今天天气很好，我们去公园散步吧。”

2. 运行命令：

   python generate.py --input test.txt --voice female --output park.wav
   

3. 检查 park.wav，确认语音是否自然流畅。

4. 如果不满意，尝试调整参数或训练新模型。