在 ModelScope 中使用 TTS（文本到语音）模型进行批量输入文本并批量下载 WAV 文件的过程可以按照以下步骤进行操作：

1. 准备文本数据：将您要合成为语音的文本准备好，可以将其保存在一个文本文件中或者作为列表存储在内存中。

2. 批量输入文本并运行模型：根据 ModelScope 平台提供的 API 或界面，将批量的输入文本传递给 TTS 模型。这可能涉及编写脚本、调用 API 接口或使用可视化界面来完成。确保您正确处理和传递每个文本样本，并触发模型执行。

3. 下载生成的 WAV 文件：一旦模型完成每个文本样本的合成，您可以从 ModelScope 平台上下载生成的 WAV 文件。通常，ModelScope 提供了下载接口或功能，使您能够轻松地批量下载生成的音频文件。

导入所需的库和模块，例如Modelscope、Pandas、NumPy等等。

使用Pandas库读取包含文本数据的CSV文件，并将文本数据存储到一个列表中。

使用Modelscope加载TTS模型，并将文本数据输入到模型中进行推理。对于每个输入文本，模型将生成一个WAV文件。

使用NumPy库将生成的WAV文件合并为一个大的WAV文件。

使用Python的标准库或第三方库下载生成的WAV文件。

以下是一个简单的示例代码，用于批量输入文本并批量下载WAV文件：

scheme
Copy
import pandas as pd
import numpy as np
from modelscope import ModelScope
import requests

读取包含文本数据的CSV文件

df = pd.read_csv('text_data.csv')
text_list = df['text'].tolist()

加载TTS模型

model = ModelScope.from_pretrained('tts_model')

批量生成WAV文件

wav_list = []
for text in text_list:
result = model(text)
wav = result['audio']
wav_list.append(wav)

合并WAV文件

merged_wav = np.concatenate(wav_list, axis=0)

下载WAV文件

for i in range(len(wavlist)):
url = 'http://example.com/wav' + str(i) + '.wav'
with open('wav_' + str(i) + '.wav', 'wb') as f:
f.write(requests.get(url).content)
在上述代码中，我们首先使用Pandas库读取包含文本数据的CSV文件，并将文本数据存储到一个列表中。然后，我们使用Modelscope加载TTS模型，并将文本数据输入到模型中进行推理，生成WAV文件。接下来，我们使用NumPy库将生成的WAV文件合并为一个大的WAV文件。最后，我们使用Python的标准库或第三方库下载生成的WAV文件。