前不久小圈为大家介绍过 Coqui 文本转语音（Text-to-Speech，TTS） 模型，相比较市面上原有的开源TTS模型，Coqui 有其独特的优势，也受到了广大科技互联网爱好者的青睐。

但是近期，网易有道AI算法团队也开源了一款国产TTS语音合成引擎EmotiVoice，刚上线仅一周时间就暴涨4200颗星，问鼎当周GitHub trending流行榜第一。而如今已冲到了 4.5k Star。

接下面让我们看看这款国产语音库为何如何迅速的火遍大江南北的🔥！

EmotiVoice 项目介绍

EmotiVoice 是一款现代化的开源语音合成引擎，支持中英文双语，包含2000多种不同的音色，以及特色的情感合成功能，支持合成包含快乐、兴奋、悲伤、愤怒等广泛情感的语音。

通过官方项目介绍可以了解到，EmotiVoice 最突出的功能是情感合成，允许我们创建多种情感的语音。

这个也是其他TTS开源项目没有提到过的。

开源地址：https://github.com/netease-youdao/EmotiVoice

如何搭建这个 TTS 项目？

1、第一种方法，使用Docker搭建，一键运行

体验 EmotiVoice 最简单的方法就是运行 docker 镜像。但是尽量需要一台配备 NVidia GPU 的机器。

然后使用 docker 命令运行 EmotiVoice：

docker run -dp 127.0.0.1:8501:8501 syq163/emoti-voice:latest

这样就会在本地起一个http服务，端口为8501，能成功访问即可体验！

2、第二种方式，自己一步步安装

首先创建虚拟环境，安装相关的依赖包

conda create -n EmotiVoice python=3.8 -y
conda activate EmotiVoice
pip install torch torchaudio
pip install numpy numba scipy transformers==4.26.1 soundfile yacs g2p_en jieba pypinyin

然后下载模型文件，这一步官方也提供了两种方法

模型下载方式1：

安装 git lfs 指令，然后通过lfs命令在开源模型库huggingface，一键下载所有模型文件

git lfs install
git lfs clone https://huggingface.co/WangZeJun/simbert-base-chinese WangZeJun/simbert-base-chinese

模型下载方式2：

通过下载命令或直接去模型库网站，一个个手动下载

mkdir -p WangZeJun/simbert-base-chinese
wget https://huggingface.co/WangZeJun/simbert-base-chinese/resolve/main/config.json -P WangZeJun/simbert-base-chinese
wget https://huggingface.co/WangZeJun/simbert-base-chinese/resolve/main/pytorch_model.bin -P WangZeJun/simbert-base-chinese
wget https://huggingface.co/WangZeJun/simbert-base-chinese/resolve/main/vocab.txt -P WangZeJun/simbert-base-chinese

下载完三个模型文件后，将其放到对应目录下

将 g_*, do_* 文件放到outputs/prompt_tts_open_source_joint/ckpt，将checkpoint_*放到outputs/style_encoder/ckpt中。

输入推理文本格式：

说话人|情感样式内容|音素|说话内容

我们可以运行下面这个代码，自动生成推理文本音素（phonemes）

python frontend.py data/my_text.txt > data/my_text_for_tts.txt

新建一个my_text.txt文件，我们在里面输入一个字符，比如：“欢迎来到王者荣耀”。

生成的音素文件my_text_for_tts.txt输出：

然后我们再把说话文本和说话人整合在一起：

最后再执行推理命令：

TEXT=data/inference/text
  python inference_am_vocoder_joint.py \
  --logdir prompt_tts_open_source_joint \
  --config_folder config/joint \
  --checkpoint g_00140000 \
  --test_file $TEXT

合成的语音结果在：outputs/prompt_tts_open_source_joint/test_audio

大家是不是感觉很繁琐，很麻烦，其实还有更简单的方式。我们使用pip命令安装一个streamlit包，然后运行一行命令即可完成上述所有操作。

pip install streamlit
  streamlit run demo_page.py

运行命令后会在本地启动一个http服务，到了这一步就跟docker一键运行一样了。然后我们点击提示的地址打开网页即可看到：

接下来我们就完全可以再页面上愉快的使用TTS功能了，可以自定义选择说话人、情感语气提示词、语音文本及相应的语言（支持中文和英文），然后点击合成即可生成语音文件。

总结

以上就是 EmotiVoice 大概的一个介绍和搭建使用体验。对于我来说还是很新颖的，毕竟之前的TTS产品即不支持中文，也没有一个界面可以操作！EmotiVoice 这点就很友好，很nice辣！

EmotiVoice 以其多声音支持和情感合成能力，在多种应用场景中展现出巨大的潜力。无论是内容创作、个性化服务还是教育培训，EmotiVoice都能提供高质量和高度个性化的语音合成解决方案。