admin/VoxCPM-use

Fork 0

Files

admin 1e44eba871 Initial commit with large files ignored

2025-12-11 00:12:18 +08:00

8.5 KiB

Raw Blame History

🎙️ VoxCPM: 基于上下文感知和真实声音克隆的无 Tokenizer 语音合成系统

👋 在微信上联系我们

项目概览

VoxCPM 是一种新颖的无 Tokenizer 文本转语音（TTS）系统，重新定义了语音合成的真实感。通过在连续空间中对语音进行建模，它克服了离散 Token 化带来的限制，并实现了两大核心能力：上下文感知语音生成和逼真的零样本声音克隆。

与将语音转换为离散 Token 的主流方法不同，VoxCPM 采用了端到端的扩散自回归架构，直接从文本生成连续的语音表示。基于 MiniCPM-4 骨干网络，通过分层语言建模和 FSQ 约束实现了隐式的语义-声学解耦，极大地增强了表现力和生成稳定性。

🚀 核心特性

上下文感知、富有表现力的语音生成 - VoxCPM 能够理解文本并推断出适当的韵律，生成富有表现力和自然流畅的语音。它会根据内容自发调整说话风格，基于 180 万小时的双语语料库训练，产生高度贴合的语音表达。
逼真的声音克隆 - 仅需一段简短的参考音频，VoxCPM 就能进行准确的零样本声音克隆，不仅能捕捉说话者的音色，还能捕捉细微的特征，如口音、情感基调、节奏和语速，从而创建一个忠实且自然的复刻。
高效合成 - VoxCPM 支持流式合成，在消费级 NVIDIA RTX 4090 GPU 上，实时因子（RTF）低至 0.17，使实时应用成为可能。

📦 模型版本

详见发布说明

VoxCPM1.5 (最新):
- 模型参数: 800M
- AudioVAE 采样率: 44100
- LM 骨干网络 Token 率: 6.25Hz (patch-size=4)
- 单张 NVIDIA-RTX 4090 GPU RTF: ~0.15
VoxCPM-0.5B (原始):
- 模型参数: 640M
- AudioVAE 采样率: 16000
- LM 骨干网络 Token 率: 12.5Hz (patch-size=2)
- 单张 NVIDIA-RTX 4090 GPU RTF: 0.17

快速开始

🔧 通过 PyPI 安装

pip install voxcpm

1. 模型下载（可选）

默认情况下，首次运行脚本时会自动下载模型，但您也可以提前下载模型。

下载 VoxCPM1.5

from huggingface_hub import snapshot_download
snapshot_download("openbmb/VoxCPM1.5")

或下载 VoxCPM-0.5B

from huggingface_hub import snapshot_download
snapshot_download("openbmb/VoxCPM-0.5B")

下载 ZipEnhancer 和 SenseVoice-Small。我们使用 ZipEnhancer 来增强语音提示，并在 Web 演示中使用 SenseVoice-Small 进行语音提示的 ASR（自动语音识别）。
```
from modelscope import snapshot_download
snapshot_download('iic/speech_zipenhancer_ans_multiloss_16k_base')
snapshot_download('iic/SenseVoiceSmall')
```

2. 基本用法 (Python)

import soundfile as sf
import numpy as np
from voxcpm import VoxCPM

model = VoxCPM.from_pretrained("openbmb/VoxCPM1.5")

# 非流式生成
wav = model.generate(
    text="VoxCPM 是 ModelBest 推出的一款创新型端到端 TTS 模型，旨在生成极具表现力的语音。",
    prompt_wav_path=None,      # 可选: 用于声音克隆的提示语音路径
    prompt_text=None,          # 可选: 参考文本
    cfg_value=2.0,             # LocDiT 的 LM 引导值，越高越贴合提示，但可能影响自然度
    inference_timesteps=10,    # LocDiT 推理步数，越高效果越好，越低速度越快
    normalize=False,           # 启用外部文本标准化工具，但会禁用原生原始文本支持
    denoise=False,             # 启用外部降噪工具，可能会导致一些失真并将采样率限制在 16kHz
    retry_badcase=True,        # 启用针对某些坏例的重试模式（不可中断）
    retry_badcase_max_times=3,  # 最大重试次数
    retry_badcase_ratio_threshold=6.0, # 坏例检测的最大长度限制（简单但有效），对于慢节奏语音可调整
)

sf.write("output.wav", wav, model.tts_model.sample_rate)
print("已保存: output.wav")

# 流式生成
chunks = []
for chunk in model.generate_streaming(
    text = "使用 VoxCPM 进行流式文本转语音非常简单！",
    # 支持与上述相同的参数
):
    chunks.append(chunk)
wav = np.concatenate(chunks)

sf.write("output_streaming.wav", wav, model.tts_model.sample_rate)
print("已保存: output_streaming.wav")

3. 命令行 (CLI) 用法

安装后，入口点是 voxcpm（或使用 python -m voxcpm.cli）。

# 1) 直接合成 (单条文本)
voxcpm --text "VoxCPM 是一款创新的端到端 TTS 模型。" --output out.wav

# 2) 声音克隆 (参考音频 + 文本)
voxcpm --text "VoxCPM 是一款创新的端到端 TTS 模型。" \
  --prompt-audio path/to/voice.wav \
  --prompt-text "参考音频的文本内容" \
  --output out.wav \
  # --denoise

# (可选) 声音克隆 (参考音频 + 文本文件)
voxcpm --text "VoxCPM 是一款创新的端到端 TTS 模型。" \
  --prompt-audio path/to/voice.wav \
  --prompt-file "/path/to/text-file" \
  --output out.wav \
  # --denoise

# 3) 批量处理 (每行一条文本)
voxcpm --input examples/input.txt --output-dir outs
# (可选) 批量 + 克隆
voxcpm --input examples/input.txt --output-dir outs \
  --prompt-audio path/to/voice.wav \
  --prompt-text "参考音频的文本内容" \
  # --denoise

# 4) 推理参数 (质量/速度)
voxcpm --text "..." --output out.wav \
  --cfg-value 2.0 --inference-timesteps 10 --normalize

# 5) 模型加载
# 优先使用本地路径
voxcpm --text "..." --output out.wav --model-path /path/to/VoxCPM_model_dir
# 或者从 Hugging Face 加载 (自动下载/缓存)
voxcpm --text "..." --output out.wav \
  --hf-model-id openbmb/VoxCPM1.5 --cache-dir ~/.cache/huggingface --local-files-only

# 6) 降噪器控制
voxcpm --text "..." --output out.wav \
  --no-denoiser --zipenhancer-path iic/speech_zipenhancer_ans_multiloss_16k_base

# 7) 帮助
voxcpm --help
python -m voxcpm.cli --help

4. 启动 Web 演示

您可以运行 python app.py 启动 UI 界面，该界面允许您执行声音克隆和声音创作。

python app.py

5. 微调 (Fine-tuning)

VoxCPM1.5 支持全参数微调 (SFT) 和 LoRA 微调，允许您在自己的数据上训练个性化的语音模型。详细说明请参阅微调指南。

快速开始:

# 全参数微调
python scripts/train_voxcpm_finetune.py \
    --config_path conf/voxcpm_v1.5/voxcpm_finetune_all.yaml

# LoRA 微调
python scripts/train_voxcpm_finetune.py \
    --config_path conf/voxcpm_v1.5/voxcpm_finetune_lora.yaml

📚 文档

使用指南 - 关于如何有效使用 VoxCPM 的详细指南，包括文本输入模式、声音克隆技巧和参数调整。
微调指南 - 使用 SFT 和 LoRA 微调 VoxCPM 模型的完整指南。
发布说明 - 版本历史和更新。
性能基准 - 公共基准上的详细性能比较。

⚠️ 风险和限制

通用模型行为: 虽然 VoxCPM 已在大规模数据集上进行了训练，但它仍可能产生意外的、有偏见的或包含伪影的输出。
声音克隆滥用的可能性: VoxCPM 强大的零样本声音克隆能力可能会被滥用。

8.5 KiB Raw Blame History Unescape Escape