LibreAI / Аудио / Mozilla TTS
// audio · mozilla/TTS

Mozilla TTS

Mozilla TTS — проект с открытым исходным кодом из категории «Аудио» от mozilla (mozilla/TTS на GitHub). У него 10 174 звезды на GitHub и 1 323 форка, он распространяется по лицензии MPL-2.0 и последний раз обновлялся на GitHub 9 ноября 2023.

Mozilla's deep-learning text-to-speech library with Tacotron, Glow-TTS and neural vocoders.

★ 10,2 тыс. звёзд⑂ 1,3 тыс. форковMPL-2.0обновлено нояб. 2023
▦ визуал — в README этого проекта нет встраиваемого скриншота,
поэтому здесь заглушка. Руководство ниже в любом случае полное.
// факты о проекте

Факты о проекте

Репозиторий
mozilla/TTS
Звёзды GitHub
10 174
Форки
1 323
Лицензия
MPL-2.0
Последнее обновление на GitHub
9 ноября 2023
Категория
Аудио
Тип страницы
Полное руководство по установке
// как это работает

Как это работает

  1. Mind the age and Python version

    Plan for an older environment: the library supports Python >=3.6 and <3.9, and the project has not been updated since late 2023.

  2. Install from PyPI or source

    For synthesis only, pip install TTS; to train or modify models, clone the repo and install it editable.

  3. Pick a released model

    List the bundled pretrained models, then choose a text-to-speech model and a vocoder from the list.

  4. Synthesize or train

    Generate speech from the command line with the tts CLI, or write a config.json for your dataset and run a training script such as train_tacotron.py.

// возможности

Почему его любят

Text-to-spectrogram models

Tacotron, Tacotron2, Glow-TTS and SpeedySpeech implementations, with several attention methods including guided attention and Graves attention.

Neural vocoders

MelGAN, MultiBand-MelGAN, GAN-TTS, ParallelWaveGAN, WaveGrad and WaveRNN vocoders to turn spectrograms into waveforms.

Speaker encoder and multi-speaker TTS

A GE2E speaker encoder computes speaker embeddings efficiently, enabling multi-speaker models and voice conditioning.

Pretrained models and CLI

Released models in PyTorch, TensorFlow and TFLite formats, plus a tts command-line tool to list models and synthesize speech in one command.

Training pipeline

Fast multi-GPU training via distribute.py, detailed console and TensorBoard logs, fine-tuning with --restore_path, and conversion of PyTorch models to TensorFlow/TFLite.

Dataset tooling

Tools to analyze and curate TTS datasets, a generic dataloader for custom corpora, a demo server for testing models, and benchmarking notebooks.

Advertisement
// запустите сами

Запустите сами

  1. Clone the repository

    Clone Mozilla TTS if you plan to train models or work from source.

    git clone https://github.com/mozilla/TTS.git
    cd TTS
  2. Install the library

    Install from source in editable mode (for synthesis only, pip install TTS is the documented shortcut - use a Python 3.6-3.8 environment).

    pip install -e .
  3. Synthesize your first sentence

    List the released models, then run the CLI with a model and vocoder name copied from that list.

    tts --list_models
    tts --text "Text for TTS" --model_name "///" --vocoder_name "///" --out_path output/  # fill in names from --list_models
// сценарии использования

Что можно создать

Advertisement
// вопросы и ответы

Вопросы и ответы

Who maintains Mozilla TTS?

It was developed under Mozilla; the repository has not seen pushes since 2023-11-09, so today it is effectively community-preserved rather than actively maintained.

Is Mozilla TTS free to use?

Yes. It is released under the Mozilla Public License 2.0, which permits use including in commercial products, with file-level copyleft terms.

Does it need a paid API key?

No. Everything runs locally - pretrained models download once, and training and synthesis happen on your own machine.

How does it compare with Coqui TTS?

Coqui TTS began as the community continuation of this codebase and is the actively maintained successor with newer models; Mozilla TTS is the original library, best for its classic architectures and recipes.

How do I get started?

Create a Python 3.8 environment, run pip install TTS, then tts --list_models and synthesize with one of the released models.

// продолжить изучение

Похожие инструменты

Аудио

Coqui TTS

Deep learning toolkit for text-to-speech, battle-tested in research and production

★ 46,1 тыс. звёздMPL-2.0
Смотреть руководство →
Аудио

WaveRNN

WaveRNN vocoder plus Tacotron TTS in PyTorch: train your own neural speech synthesis on LJSpeech.

★ 2,2 тыс. звёздMIT
Смотреть руководство →
Аудио

PaddleSpeech

Easy-to-use Speech Toolkit including Self-Supervised Learning model, SOTA/Streaming ASR with punctuation, Streaming TTS with text…

★ 12,7 тыс. звёздApache-2.0
Смотреть руководство →
Аудио

AudioCraft

Audiocraft is a library for audio processing and generation with deep learning. It features the state-of-the-art EnCodec audio…

★ 23,7 тыс. звёздMIT
Смотреть руководство →
Аудио

gTTS

gTTS — Python library and CLI that turns text into spoken mp3 via Google Translate's speech API

★ 2,6 тыс. звёздMIT
Смотреть руководство →
Аудио

TTS-Voice-Wizard

Speech-to-text-to-speech for VRChat, VTubers, and streamers.

★ 809 звёздMIT
Смотреть руководство →
// альтернативы

Альтернативы: Аудио

Другие проекты из категории «Аудио» с наибольшим числом звёзд в каталоге LibreAI — реалистичный список альтернатив, если Mozilla TTS вам не подходит.

// ещё в категории audio

Больше проектов: Аудио

Соседние проекты из категории «Аудио» в каталоге, ближайшие по числу звёзд к Mozilla TTS — продолжайте изучать полку по обе стороны от него.

Получить Mozilla TTS

Бесплатно и открыто — забирайте исходный код, ставьте звезду репозиторию и начинайте создавать.