简介

​ChatTTS​ 是一款专为对话场景设计的生成式语音模型，由2noise团队开发。它针对日常对话和LLM助手应用进行了优化，支持中英文双语，能够生成自然且富有表现力的语音，特别适合对话式人工智能应用。

🔗 ​GitHub地址​：

https://github.com/2noise/ChatTTS

🚀 ​核心价值​：

对话优化 · 多语言支持 · 细粒度控制 · 开源免费

​项目背景​：

  • ​对话需求​：解决传统TTS在对话场景中表现不自然的问题

  • ​多语言挑战​：支持中英文混合输入的语音合成

  • ​情感表达​：需要更丰富的语音表情和情感传递

  • ​开源生态​：为AI社区提供高质量的对话TTS解决方案

​技术特色​：

  • 🗣️ ​对话优化​：专门为对话场景设计和优化

  • 🌐 ​双语支持​：原生支持中文和英文混合输入

  • 🎭 ​情感控制​：细粒度的韵律和情感控制

  • 🔊 ​高质量输出​：超越多数开源TTS的语音质量

  • 🔧 ​易用性​：简单的API和丰富的控制选项

​设计理念​：

  • ​自然对话​：追求对话的自然流畅和真实感

  • ​精细控制​：提供音素级别的精细控制能力

  • ​多说话人​：支持多个说话人声音和风格

  • ​开放标准​：遵循开源标准和最佳实践

  • ​社区驱动​：鼓励社区贡献和生态发展

主要功能

1. ​核心功能架构​

2. ​功能详情​

​语音合成能力​：

  • ​高质量输出​：生成自然流畅的语音音频

  • ​多说话人​：支持多个不同声音的说话人

  • ​中英文混合​：无缝处理中英文混合文本

  • ​韵律自然​：对话特有的韵律和节奏感

  • ​情感丰富​：传达丰富的情感和语气变化

​精细控制功能​：

  • ​笑声控制​：生成不同强度和类型的笑声

  • ​停顿插入​：控制语句中的停顿位置和时长

  • ​语气调节​：调整语音的语气和情感色彩

  • ​韵律调整​：精细控制语音的韵律特征

  • ​实时调节​：生成过程中实时调整参数

​技术特性​：

  • ​高效推理​：优化的推理速度和资源使用

  • ​流式支持​：支持流式音频生成和处理

  • ​批量处理​：高效处理大批量文本输入

  • ​质量优化​：持续优化的语音质量

  • ​兼容性好​：支持多种硬件和软件环境

​应用支持​：

  • ​API接口​：提供简洁的编程接口

  • ​Web界面​：图形化用户界面操作

  • ​命令行工具​：终端命令直接使用

  • ​库集成​：易于集成到其他项目中

  • ​扩展插件​：支持功能扩展和定制

3. ​技术规格​

​模型规格​：

# 模型信息
训练数据: 100,000+小时中英文音频
开源版本: 40,000小时预训练模型
模型架构: 自回归生成式模型
音频格式: 24kHz采样率，单声道

# 性能指标
实时因子: ~0.3 (RTF)
生成速度: ~7语义标记/秒 (4090 GPU)
内存需求: 4GB+ GPU内存 (30秒音频)
质量评分: 优于多数开源TTS模型

​系统要求​：

# 硬件要求
GPU: NVIDIA GPU (推荐), 支持CUDA
CPU: 现代多核处理器
内存: 8GB+ RAM
存储: 10GB+ 可用空间

# 软件要求
操作系统: Linux, Windows, macOS
Python: 3.8+
PyTorch: 2.0+
CUDA: 11.7+ (如使用GPU)

# 可选组件
vLLM: 推理加速 (Linux only)
FlashAttention: 注意力优化
TransformerEngine: NVIDIA优化引擎

​支持特性​：

  • ​语言支持​：中文、英文、中英混合

  • ​音频格式​：WAV, MP3, 原始音频数组

  • ​采样率​：24kHz (标准), 可调整

  • ​比特深度​：16-bit PCM

  • ​声道​：单声道 (优化对话场景)

​质量控制​：

  • ​韵律质量​：优秀的韵律和自然度

  • ​情感表达​：丰富的情感传递能力

  • ​音质清晰​：清晰的语音音质

  • ​稳定性​：稳定的生成质量

  • ​一致性​：说话人声音一致性

安装与配置

1. ​环境准备​

​系统要求​：

# Python环境
Python 3.8, 3.9, 3.10, 3.11
pip 包管理器
virtualenv 或 conda (可选)

# GPU支持 (可选但推荐)
NVIDIA GPU + CUDA Toolkit
cuDNN 库
最新NVIDIA驱动

# 系统依赖
FFmpeg (音频处理)
开发工具链 (编译依赖)

​账户准备​：

# 可选服务
HuggingFace账户 (模型下载)
GPU云服务账户 (如需要)
监控工具账户 (性能监控)

2. ​安装步骤​

​pip安装（推荐）​​：

# 安装稳定版
pip install chattts

# 安装最新版
pip install git+https://github.com/2noise/ChatTTS.git

# 或从本地安装
git clone https://github.com/2noise/ChatTTS.git
cd ChatTTS
pip install -e .

​conda环境安装​：

# 创建conda环境
conda create -n chattts python=3.11
conda activate chattts

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 验证安装
python -c "import ChatTTS; print('安装成功')"

​Docker安装​：

# 使用预构建镜像
docker pull 2noise/chattts:latest

# 或从源码构建
docker build -t chattts .

# 运行容器
docker run -it --gpus all -p 7860:7860 chattts

​开发环境安装​：

# 安装开发依赖
pip install -r requirements-dev.txt

# 安装测试工具
pip install pytest pytest-cov

# 安装文档工具
pip install sphinx sphinx-rtd-theme

# 验证开发环境
pytest tests/ -v

3. ​配置说明​

​基本配置​：

# 环境变量配置
export CHATTTS_CACHE_DIR="~/.cache/chattts"
export CHATTTS_MODEL_PATH="~/models/chattts"
export CHATTTS_LOG_LEVEL="INFO"

# 或使用配置文件
# ~/.chattts/config.yaml
cache_dir: "~/.cache/chattts"
model_path: "~/models/chattts"
log_level: "INFO"
default_speaker: "default"

​模型配置​：

# 模型下载和管理
# 自动下载预训练模型
# 或手动下载放置到指定目录

# 模型目录结构
models/
├── chattts/
│   ├── config.json
│   ├── model.safetensors
│   └── vocoder/
└── custom/
    └── your_model/

​GPU配置​：

# CUDA配置
export CUDA_VISIBLE_DEVICES="0"  # 使用特定GPU
export CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1    # 调试模式
export TF32_ENABLE=1             # TF32支持

# 内存优化
export PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF="expandable_segments:True"
export CUDA_DEVICE_MAX_CONNECTIONS=1

​性能优化​：

# 推理优化
export CHATTTS_BATCH_SIZE=4
export CHATTTS_MAX_LENGTH=500
export CHATTTS_PRECISION="fp16"

# 内存优化
export CHATTTS_USE_GRADIENT_CHECKPOINTING=true
export CHATTTS_USE_FLASH_ATTENTION=true

使用指南

1. ​基本工作流​

使用ChatTTS的基本流程包括：初始化模型 → 准备文本 → 设置参数 → 生成语音 → 保存输出。整个过程设计为简单直观，开发者友好。

2. ​基本使用​

​基础语音合成​：

import ChatTTS
import torchaudio

# 初始化模型
chat = ChatTTS.Chat()
chat.load(compile=False)  # 设置为True获得更好性能

# 准备文本
texts = [
    "欢迎使用ChatTTS语音合成系统",
    "这是一个支持中英文混合的TTS模型"
]

# 生成语音
wavs = chat.infer(texts)

# 保存输出
for i, wav in enumerate(wavs):
    torchaudio.save(f"output_{i}.wav", wav, 24000)

​多说话人支持​：

# 随机采样说话人
rand_spk = chat.sample_random_speaker()
print("采样说话人:", rand_spk)

# 使用特定说话人
params = ChatTTS.Chat.InferCodeParams(
    spk_emb=rand_spk,
    temperature=0.3,
    top_P=0.7,
    top_K=20
)

wavs = chat.infer(texts, params_infer_code=params)

​精细控制​：

# 韵律和情感控制
params_refine = ChatTTS.Chat.RefineTextParams(
    prompt='[oral_2][laugh_0][break_6]'
)

# 生成带控制的语音
wavs = chat.infer(
    texts,
    params_refine_text=params_refine,
    params_infer_code=params
)

​高级功能​：

# 单词级别控制
text = "什么是[uv_break]你最喜欢的食物？[laugh][lbreak]"

wavs = chat.infer(
    text,
    skip_refine_text=True,
    params_refine_text=params_refine,
    params_infer_code=params
)

3. ​高级功能​

​批量处理​：

# 批量文本处理
batch_texts = [
    ["句子1", "句子2", "句子3"],
    ["另一个批次的句子1", "句子2"]
]

batch_results = []
for texts in batch_texts:
    wavs = chat.infer(texts)
    batch_results.append(wavs)

​流式生成​：

# 流式处理示例
def stream_callback(chunk, index, total):
    print(f"生成进度: {index}/{total}")
    # 处理音频块或实时播放

wavs = chat.infer(
    texts,
    stream_callback=stream_callback,
    stream_chunk_size=500  # 每500样本回调一次
)

​质量优化​：

# 高质量生成设置
high_quality_params = ChatTTS.Chat.InferCodeParams(
    temperature=0.2,      # 更低温度，更确定性的输出
    top_P=0.9,            # 更高的top-P值
    top_K=40,             # 更多的候选
    repetition_penalty=1.1 # 重复惩罚
)

wavs = chat.infer(texts, params_infer_code=high_quality_params)

​自定义配置​：

# 完全自定义配置
custom_config = {
    "max_length": 1000,
    "num_beams": 3,
    "length_penalty": 1.0,
    "early_stopping": True,
    "no_repeat_ngram_size": 3
}

wavs = chat.infer(texts, **custom_config)

应用场景实例

案例1：智能语音助手对话系统

​场景​：开发智能语音助手需要自然的对话语音

​解决方案​：使用ChatTTS为AI助手提供高质量的对话语音。

​实施配置​：

import ChatTTS
import numpy as np

class VoiceAssistant:
    def __init__(self):
        self.chat = ChatTTS.Chat()
        self.chat.load(compile=True)
        self.speaker = self.chat.sample_random_speaker()
        
    def respond(self, text, emotion="neutral"):
        # 根据情感选择参数
        if emotion == "happy":
            prompt = '[oral_2][laugh_1][break_4]'
        elif emotion == "sad":
            prompt = '[oral_1][break_6]'
        else:
            prompt = '[oral_2][break_4]'
        
        params_refine = ChatTTS.Chat.RefineTextParams(prompt=prompt)
        params_infer = ChatTTS.Chat.InferCodeParams(
            spk_emb=self.speaker,
            temperature=0.3
        )
        
        wav = self.chat.infer(
            [text],
            params_refine_text=params_refine,
            params_infer_code=params_infer
        )[0]
        
        return wav

# 使用助手
assistant = VoiceAssistant()
response = assistant.respond("你好，我是智能助手，很高兴为你服务！", emotion="happy")

​对话优化特性​：

  • ​自然回应​：对话式的语音韵律和节奏

  • ​情感适应​：根据对话内容调整情感表达

  • ​多轮对话​：保持说话人一致性 across turns

  • ​实时生成​：快速响应对话需求

  • ​质量稳定​：一致的语音质量

​实施效果​：

  • ​用户体验​：更自然和愉悦的对话体验

  • ​交互质量​：提高语音交互的成功率

  • ​情感连接​：更好的情感共鸣和连接

  • ​可用性​：支持长时间对话不疲劳

  • ​个性化​：可定制的说话人特性

案例2：有声内容创作和播客制作

​场景​：内容创作者需要高效制作高质量有声内容

​解决方案​：使用ChatTTS批量生成播客和有声音频内容。

​内容生产流程​：

import ChatTTS
import torchaudio
from pathlib import Path

class AudioContentProducer:
    def __init__(self, voice_profile="professional"):
        self.chat = ChatTTS.Chat()
        self.chat.load()
        
        # 根据内容类型选择声音配置
        self.voice_profiles = {
            "professional": self._setup_professional_voice(),
            "casual": self._setup_casual_voice(),
            "narrative": self._setup_narrative_voice()
        }
        
        self.current_profile = voice_profile
    
    def produce_episode(self, script_path, output_dir):
        with open(script_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
            segments = f.read().split('\n\n')
        
        output_path = Path(output_dir)
        output_path.mkdir(exist_ok=True)
        
        for i, segment in enumerate(segments):
            if segment.strip():
                audio = self._generate_segment(segment)
                torchaudio.save(
                    output_path / f"segment_{i:03d}.wav",
                    audio, 24000
                )
    
    def _generate_segment(self, text):
        params = self.voice_profiles[self.current_profile]
        return self.chat.infer([text], **params)[0]

# 创建专业播客内容
producer = AudioContentProducer("professional")
producer.produce_episode("script.txt", "output_episode")

​制作功能​：

  • ​批量生成​：高效处理大量文本内容

  • ​多声音选择​：不同内容类型使用不同声音

  • ​质量一致​：保证整个系列的质量一致性

  • ​格式支持​：支持各种音频输出格式

  • ​元数据​：自动添加音频元数据和标签

​内容类型支持​：

  • ​教育内容​：课程讲解和教学材料

  • ​娱乐内容​：故事讲述和娱乐节目

  • ​新闻播报​：新闻和资讯播报

  • ​企业培训​：企业培训材料制作

  • ​多语言内容​：中英文混合内容制作

​实施价值​：

  • ​生产效率​：大幅提高音频内容制作效率

  • ​成本控制​：降低录音和后期制作成本

  • ​质量保证​：确保音频质量的稳定性

  • ​规模扩展​：轻松扩展内容生产规模

  • ​个性化​：为不同受众定制声音特性

案例3：教育辅助和语言学习工具

​场景​：教育机构需要个性化语言学习材料

​解决方案​：使用ChatTTS生成定制化的语言学习音频材料。

​教育应用实现​：

import ChatTTS
import torchaudio
import json

class LanguageLearningTools:
    def __init__(self):
        self.chat = ChatTTS.Chat()
        self.chat.load()
        
    def generate_pronunciation_guide(self, words, language="chinese"):
        """生成单词发音指导"""
        results = {}
        
        for word in words:
            # 生成标准发音
            standard_audio = self.chat.infer([word])[0]
            
            # 生成慢速发音
            slow_params = ChatTTS.Chat.InferCodeParams(
                speed_factor=0.7  # 70%速度
            )
            slow_audio = self.chat.infer([word], params_infer_code=slow_params)[0]
            
            results[word] = {
                'standard': standard_audio,
                'slow': slow_audio
            }
        
        return results
    
    def create_dialogue_exercises(self, dialogues, roles=2):
        """生成对话练习材料"""
        exercises = []
        
        for dialogue in dialogues:
            # 为每个角色分配不同声音
            speakers = [self.chat.sample_random_speaker() for _ in range(roles)]
            
            dialogue_audio = []
            for i, line in enumerate(dialogue['lines']):
                speaker_idx = i % roles
                params = ChatTTS.Chat.InferCodeParams(
                    spk_emb=speakers[speaker_idx]
                )
                audio = self.chat.infer([line], params_infer_code=params)[0]
                dialogue_audio.append(audio)
            
            exercises.append({
                'dialogue': dialogue['title'],
                'audio_segments': dialogue_audio
            })
        
        return exercises

# 生成学习材料
learning_tools = LanguageLearningTools()

# 发音指导
words = ["hello", "world", "谢谢", "你好"]
pronunciation_guide = learning_tools.generate_pronunciation_guide(words)

# 对话练习
dialogues = [
    {
        'title': '基础问候',
        'lines': ['你好！', 'Hello!', '最近怎么样？', '很好，谢谢！']
    }
]
dialogue_exercises = learning_tools.create_dialogue_exercises(dialogues)

​教育功能​：

  • ​发音指导​：标准发音和慢速发音对比

  • ​对话练习​：多角色对话情景练习

  • ​听力材料​：定制化听力理解材料

  • ​语音评估​：发音对比和评估参考

  • ​个性化学习​：根据学习者水平调整语速和复杂度

​学习价值​：

  • ​发音准确​：提供准确的发音示范

  • ​听力训练​：丰富的听力训练材料

  • ​情景学习​：真实对话情景模拟

  • ​个性化​：适应不同学习者的需求

  • ​效率提升​：快速生成定制化学习材料

​实施效果​：

  • ​学习效果​：提高语言学习效率和效果

  • ​资源丰富​：提供丰富的学习资源

  • ​成本降低​：降低教学材料制作成本

  • ​可及性​：使高质量学习材料更易获得

  • ​适应性​：适应不同教学方法和需求

生态系统与社区

1. ​社区资源​

​获取帮助​：

  • 📚 ​官方文档​：GitHub README和Wiki文档

  • 💬 ​社区讨论​：Discord服务器和QQ群组

  • 🐛 ​问题报告​：通过GitHub Issues报告问题

  • 💡 ​功能建议​：提交新功能请求和改进建议

​支持渠道​：

  • ​GitHub Issues​：主要的问题跟踪和功能请求

  • ​Discord社区​：国际用户社区交流

  • ​QQ群组​：中文用户交流和支持

  • ​邮件支持​：正式咨询和技术支持

​贡献指南​：

  1. Fork项目仓库

  2. 创建特性分支 (git checkout -b feature/AmazingFeature)

  3. 提交更改 (git commit -m 'Add some AmazingFeature')

  4. 推送到分支 (git push origin feature/AmazingFeature)

  5. 发起Pull Request

2. ​相关工具集成​

​TTS生态系统​：

  • ​bark​：参考的自回归TTS系统

  • ​XTTSv2​：多语言TTS模型参考

  • ​valle​：自回归语音生成架构

  • ​fish-speech​：GVQ音频标记化参考

  • ​vocos​：预训练声码器使用

​开发工具集成​：

  • ​HuggingFace​：模型托管和分享

  • ​PyTorch​：核心深度学习框架

  • ​TorchAudio​：音频处理和保存

  • ​Transformers​：Transformer模型支持

  • ​vLLM​：推理加速和优化

​部署平台​：

  • ​Docker​：容器化部署

  • ​Kubernetes​：云原生部署

  • ​AWS/GCP/Azure​：云平台部署

  • ​本地服务器​：本地部署和推理

  • ​边缘设备​：边缘计算部署

总结

ChatTTS作为专为对话场景优化的文本转语音系统，在语音质量、自然度和控制能力方面提供了出色的性能。其开源特性和活跃的社区支持使其成为对话AI和语音应用开发的理想选择。

​核心优势​：

  • 🚀 ​对话优化​：专门为对话场景设计和优化

  • 🌐 ​双语支持​：原生支持中文和英文混合

  • 🎭 ​精细控制​：音素级别的精细控制能力

  • 🔊 ​高质量输出​：超越多数开源TTS的语音质量

  • 🔧 ​易用性好​：简单的API和丰富的示例

​适用场景​：

  • 智能语音助手和对话系统

  • 有声内容创作和播客制作

  • 教育辅助和语言学习工具

  • 娱乐内容和游戏语音

  • 企业培训和教育材料

​技术特色​：

  • ​多说话人​：支持多个不同声音特性

  • ​情感控制​：丰富的韵律和情感表达

  • ​高效推理​：优化的性能和资源使用

  • ​流式支持​：实时流式音频生成

  • ​扩展性强​：易于集成和功能扩展

🌟 ​GitHub地址​：

https://github.com/2noise/ChatTTS

🚀 ​快速安装​：

pip install chattts

💬 ​社区支持​：

加入Discord或QQ群获取帮助

​立即开始使用ChatTTS，为您的应用添加自然对话语音！​​

​最佳实践建议​：

  • 🏁 ​初学者​：从基础示例开始学习

  • 🎯 ​开发者​：探索高级控制功能

  • 🎨 ​内容创作者​：尝试多说话人和情感控制

  • 🏫 ​教育工作者​：利用发音指导和对话生成

  • 🔧 ​高级用户​：研究自定义模型和优化

​注意事项​：

  • ⚠️ ​硬件要求​：确保满足GPU内存要求

  • 🔒 ​许可协议​：遵守AGPLv3+和CC BY-NC 4.0许可

  • 💾 ​资源管理​：监控GPU内存和计算资源

  • 📊 ​质量测试​：重要应用进行充分质量测试

  • 🔄 ​持续学习​：关注版本更新和新功能

ChatTTS持续演进和发展，欢迎加入社区共同推动对话语音技术的进步！

# github
Logo
北京朝阳AI社区

更多推荐

cover

走向通用智能的大语言模型：具身、符号落地、因果与记忆的统一认知视角

avatar 北京朝阳AI社区

《Agentic AI提示工程创新攻略，提示工程架构师必看宝典》

在深入技术细节前，我们需要先明确两个关键概念的区别——传统AI提示工程与Agentic AI提示工程的本质差异。Agentic AI（智能体AI）是具备自主决策能力自主目标对齐：理解用户的模糊需求，转化为可执行的具体目标（如将“写博客”转化为“写一篇面向架构师的Agentic AI提示工程博客，要求包含实战代码”）；自主任务规划：将大目标分解为子任务（如“定大纲→查资料→写初稿→优化”）；自主工具

avatar 北京朝阳AI社区

AI编程-搭建本地知识库检索(RAG)

本文介绍了三种实现基于PDF文件的知识问答程序的方法。首先采用Coze平台进行低代码开发，实现PDF知识库的创建和问答功能；其次通过wucai工具进行高代码开发，编写Python脚本完成PDF读取、文本切片、向量化存储和问答功能；最后使用cursor工具由AI自主规划实现方案。三种方法各具特点：Coze开发速度快但功能受限，wucai可控性高但需技术基础，cursor智能化程度高但需要更多验证。文

avatar 北京朝阳AI社区