Kantts训练框架+sambert-hifigan模型

可以通过以下步骤操作：

1. 准备训练数据：收集不同情绪的语音数据集，并对其进行标注。确保数据集中包含不同情绪的语音样本。

2. 训练模型：使用Kan tts框架和sambert-hifigan模型，使用准备好的数据集进行训练。在训练过程中，可以通过调整模型的输入和输出来实现情绪控制。例如，可以将情绪标签作为输入特征，或者调整模型的输出参数以表达不同的情绪。

3. 模型推理：在合成语音时，根据所需的情绪，将相应的情绪标签或参数作为输入提供给训练好的模型。模型将生成相应情绪的语音输出。

需要注意的是，情绪合成是一个复杂的任务，需要大量的训练数据和精心调整的模型架构。此外，情绪在语音中的表达方式也是一个研究领域，因此可能需要进一步的研究和实验来实现更准确和自然的情绪合成。

另外，具体的操作步骤可能会因使用的框架和模型版本而有所不同，建议查阅Kantts和sambert-hifigan的官方文档和示例代码，以获得更详细和准确的操作指南。

Kantts训练框架是一个基于TensorFlow的语音合成框架，可以使用SPEECH RECOGNITION WITH TRANSFER LEARNING (SRT)模型来合成语音。Sambert-hifigan模型是一个用于提高语音质量的预训练模型，可以用于改进合成的语音质量。
如果你想使用Kantts训练框架和Sambert-hifigan模型来设置不同的情绪来合成语音，可以按照以下步骤操作：

1. 准备训练数据：首先，你需要准备一些训练数据，包括不同情绪下的语音样本和对应的标签。这些数据可以来自于公开的数据集，也可以来自于你的自有数据集。
2. 训练模型：然后，你需要使用Kantts训练框架来训练模型。在训练过程中，你需要将不同情绪下的语音样本和对应的标签输入到模型中，让模型学习如何合成不同情绪下的语音。
3. 使用模型合成语音：最后，你可以使用训练好的模型来合成不同情绪下的语音。在合成语音时，你需要输入对应的情绪标签，让模型根据情绪标签生成相应的语音。
   需要注意的是，不同的情绪可能需要使用不同的特征提取方法和模型参数，因此在训练模型时需要进行适当的调整。另外，生成的语音可能需要进一步处理和优化，以达到更好的效果。

对于基于深度学习的语音合成系统，通常可以通过调整模型参数或使用特定的语音数据集来控制生成语音的情绪。例如，Kantts训练框架和Sambaert-hifigan模型可以通过调整生成器的超参数来控制生成语音的情绪，具体操作方法需要参考相关文档或教程。此外，还可以使用特定的情绪语音数据集对模型进行训练，以生成特定情绪的语音。需要注意的是，这可能需要大量的计算资源和时间，以及对深度学习和语音合成有深入理解的专业知识。