一、引言
pipeline（管道）是huggingface transformers库中一种极简方式使用大模型推理的抽象，将所有大模型分为音频（Audio）、计算机视觉（Computer vision）、自然语言处理（NLP）、多模态（Multimodal）等4大类，28小类任务（tasks），共计覆盖32万个模型。
今天介绍Audio的第三篇，文本转音频（text-to-audio/text-to-speech），在huggingface库内共有1978个音频分类模型，其中1141个是由facebook生成的不同语言版本，其他公司发布的仅有837个。
二、文本转音频（text-to-audio/text-to-speech）
2.1 概述
文本转音频（TTS），与上一篇音频转文本（STT）是对称技术，给定文本生成语音，实际使用上，更多与语音克隆技术相结合：先通过一段音频（few-show）进行声音克隆，再基于克隆的音色和文本生成语音。应用场景极多，也是人工智能领域最易看到成果的技术，主要应用场景有读文章、音乐生成、短视频智能配音、游戏角色智能配音等。
2.2 技术原理
2.2.1 原理概述
当前比较流行的做法还是基于transformer对文本编码与声音编码进行对齐，声音方面先产生一个对数梅尔频谱图，再使用一个额外的神经网络（声码器）转换为波形。
模型类别上，以suno/bark为代表的语音生成和以xtts为代表的声音克隆+语音生成各占据半壁江山，使用比较多的模型如下
2.2.2 语音生成（zero-shot）
2.2.3 声音克隆+语音生成（few-shot）
2.3 pipeline参数
2.3.1 pipeline对象实例化参数
2.3.2 pipeline对象使用参数
2.3.3 pipeline对象返回参数
2.4 pipeline实战
2.4.1 suno/bark-small（默认模型）
pipeline对于text-to-audio/text-to-speech的默认模型是suno/bark-small，使用pipeline时，如果仅设置task=text-to-audio或task=text-to-speech，不设置模型，则下载并使用默认模型。
import os
os.environ["HF_ENDPOINT"] = "https://hf-mirror.com"
os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "2"
import scipy
from IPython.display import Audio
from transformers import pipeline
pipe = pipeline("text-to-speech")
result = pipe("Hello, my dog is cooler than you!")
sampling_rate=result["sampling_rate"]
audio=result["audio"]
print(sampling_rate,audio)
scipy.io.wavfile.write("bark_out.wav", rate=sampling_rate, data=audio)
Audio(audio, rate=sampling_rate)可以将文本转换为语音bark_out.wav。
bark支持对笑声、男女、歌词、强调语气等进行设定，直接在文本添加：
同时，pipeline可以指定任意的模型，模型列表参考TTS模型库。
2.4.2 coqui/XTTS-v2语音克隆
参考官方文档：可以使用python或命令行2种方式轻松使用model_list内的模型，优先要安装TTS的pypi包：
pip install TTS -i https://mirrors.cloud.tencent.com/pypi/simple2.4.2.1 语音转换（参考语音，将语音生成语音）
python版本：
import torch
from TTS.api import TTS
# Get device
device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
# List available 🐸TTS models
print(TTS().list_models())
# Init TTS
tts = TTS(model_name="voice_conversion_models/multilingual/vctk/freevc24", progress_bar=False).to("cuda")
tts.voice_conversion_to_file(source_wav="my/source.wav", target_wav="my/target.wav", file_path="output.wav")命令行版本：
tts --out_path ./speech.wav --model_name "tts_models/multilingual/multi-dataset/xtts_v2" --source_wav "./source_wav.wav" --target_wav "./target_wav.wav"2.4.2.2 文字转语音（参考语音，将文字生成语音）
python版本：
import torch
from TTS.api import TTS
# Get device
device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
# List available 🐸TTS models
print(TTS().list_models())
# Init TTS
tts = TTS("tts_models/multilingual/multi-dataset/xtts_v2").to(device)
# Run TTS
# ❗ Since this model is multi-lingual voice cloning model, we must set the target speaker_wav and language
# Text to speech list of amplitude values as output
wav = tts.tts(text="Hello world!", speaker_wav="my/cloning/audio.wav", language="en")
# Text to speech to a file
tts.tts_to_file(text="Hello world!", speaker_wav="my/cloning/audio.wav", language="en", file_path="output.wav")
tts = TTS("tts_models/de/thorsten/tacotron2-DDC")
tts.tts_with_vc_to_file(
"Wie sage ich auf Italienisch, dass ich dich liebe?",
speaker_wav="target/speaker.wav",
file_path="output.wav"
)命令行版本：
$ tts --text "Text for TTS" --model_name "<model_type>/<language>/<dataset>/<model_name>" --target_wav <path/to/reference/wav> --out_path output/path/speech.wav2.5 模型排名
在huggingface上，我们筛选自动语音识别模型，并按近期热度从高到低排序：
看起来有1978个，实际上有1141是由facebook生成的不同语言版本，其他公司发布的仅有837个：
三、总结
本文对transformers之pipeline的文本生成语音（text-to-audio/text-to-speech）从概述、技术原理、pipeline参数、pipeline实战、模型排名等方面进行介绍，读者可以基于pipeline以及tts的python和命令行工具完成文字生成语音、文字参考语音生成语音、语音参考语音生成语音，应用于有声小说、音乐创作、变音等非常广泛的场景。
期待您的3连+关注，如何还有时间，欢迎阅读我的其他文章：
《Transformers-Pipeline概述》
【人工智能】Transformers之Pipeline（概述）：30w+大模型极简应用
《Transformers-Pipeline 第一章：音频（Audio）篇》
【人工智能】Transformers之Pipeline（一）：音频分类（audio-classification）
【人工智能】Transformers之Pipeline（二）：自动语音识别（automatic-speech-recognition）
【人工智能】Transformers之Pipeline（三）：文本转音频（text-to-audio/text-to-speech）
【人工智能】Transformers之Pipeline（四）：零样本音频分类（zero-shot-audio-classification）
《Transformers-Pipeline 第二章：计算机视觉（CV）篇》
【人工智能】Transformers之Pipeline（五）：深度估计（depth-estimation）
【人工智能】Transformers之Pipeline（六）：图像分类（image-classification）
【人工智能】Transformers之Pipeline（七）：图像分割（image-segmentation）
【人工智能】Transformers之Pipeline（八）：图生图（image-to-image）
【人工智能】Transformers之Pipeline（九）：物体检测（object-detection）
【人工智能】Transformers之Pipeline（十）：视频分类（video-classification）
【人工智能】Transformers之Pipeline（十一）：零样本图片分类（zero-shot-image-classification）
【人工智能】Transformers之Pipeline（十二）：零样本物体检测（zero-shot-object-detection）
《Transformers-Pipeline 第三章：自然语言处理（NLP）篇》
【人工智能】Transformers之Pipeline（十三）：填充蒙版（fill-mask）
【人工智能】Transformers之Pipeline（十四）：问答（question-answering）
【人工智能】Transformers之Pipeline（十五）：总结（summarization）
【人工智能】Transformers之Pipeline（十六）：表格问答（table-question-answering）
【人工智能】Transformers之Pipeline（十七）：文本分类（text-classification）
【人工智能】Transformers之Pipeline（十八）：文本生成（text-generation）
【人工智能】Transformers之Pipeline（十九）：文生文（text2text-generation）
【人工智能】Transformers之Pipeline（二十）：令牌分类（token-classification）
【人工智能】Transformers之Pipeline（二十一）：翻译（translation）
【人工智能】Transformers之Pipeline（二十二）：零样本文本分类（zero-shot-classification）
《Transformers-Pipeline 第四章：多模态（Multimodal）篇》
【人工智能】Transformers之Pipeline（二十三）：文档问答（document-question-answering）
【人工智能】Transformers之Pipeline（二十四）：特征抽取（feature-extraction）
【人工智能】Transformers之Pipeline（二十五）：图片特征抽取（image-feature-extraction）
【人工智能】Transformers之Pipeline（二十六）：图片转文本（image-to-text）
【人工智能】Transformers之Pipeline（二十七）：掩码生成（mask-generation）
【人工智能】Transformers之Pipeline（二十八）：视觉问答（visual-question-answering）