¿Qué es ChatTTS?
ChatTTS es un modelo de generación de voz especialmente diseñado para escenarios conversacionales. Ideal para asistentes de lenguaje grande (LLM) en tareas de diálogo, presentaciones de audio y video interactivas, y cualquier aplicación que necesite un texto a voz natural. Compatible con chino e inglés, se ha entrenado con aproximadamente 100.000 horas de datos en ambos idiomas, logrando una síntesis de voz de alta calidad y naturalidad. Además, el equipo planea publicar una versión de código abierto entrenada con 40.000 horas para impulsar la investigación en la comunidad.
¿Cuáles son las características de ChatTTS?
- Soporte multilingüe: Funciona en chino e inglés, rompiendo barreras lingüísticas.
- Entrenamiento masivo: 100.000 horas de datos garantizan una voz natural y de alta calidad.
- Optimizado para diálogos: Perfecto para tareas de conversación con LLMs, ofreciendo interacciones fluidas.
- Código abierto próximo: El equipo lanzará un modelo base entrenado con 40.000 horas para la comunidad.
- Control y seguridad: Mejoras en la controlabilidad, marcas de agua e integración con LLMs para un uso confiable.
- Fácil de usar: Solo necesitas texto como entrada para generar un archivo de audio.
¿Cuáles son los casos de uso de ChatTTS?
- Asistentes virtuales con voz natural para chatbots y LLMs.
- Introducciones de audio y video en aplicaciones conversacionales.
- Contenido educativo y de formación con locución automatizada.
- Narración de historias o podcasts generados por IA.
- Integración en aplicaciones móviles, web o de escritorio para dar voz a cualquier texto.
¿Cómo usar ChatTTS?
- Descarga el código desde GitHub:
git clone https://github.com/2noise/ChatTTS - Instala las dependencias:
pip install torch ChatTTS - Importa las librerías necesarias:
import torch,import ChatTTS,from IPython.display import Audio - Inicializa ChatTTS y carga los modelos:
chat = ChatTTS.Chat()ychat.load_models() - Define el texto a convertir (puedes usar listas de frases).
- Genera el audio con
chat.infer(texts, use_decoder=True). - Reproduce el resultado con
Audio(wavs[0], rate=24_000, autoplay=True).
