初步计划作为阅读的 tts 引擎试试, 克隆音色不是很完美但已经达到基本能用的地步
此刻旁边是我花了￥ 350 块从哥布林手中拯救过来的矿卡, 她甚至没有 FP16, 必须给她"铐上"" --half 才能让她(cmp40hx)跟他(fish)跑在 FP32 上, 他未经我的同意下强行占用她大概2G显存但他一定不知道其实她有8G那么大的显存, 即使多来几个他一起上也无所谓。
感觉推她的速度还行, 推的次数太多以至于每秒多少token已经记不清了, 隐隐记得她身上的风扇在他和他们的作用下并没有发出啸叫, 😄歪嘴笑~ 看样子是我的给她新换上的小日子进口的轴承起了作用, 即使 fish 用尽全力确依旧没有把她的显存占满。
等到夏天的时候我给她拂去头发上的灰尘,在她的心脏上贴上我斥巨资买的相变片, 相信她们一定能推的更加卖力。
# 开发工具
npm install vite -g
# 开发测试
npm install
npm run dev
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# node 直接部署或使用pm2 start preview.js
node preview.jsfish服务端 教程 https://speech.fish.audio
# 服务端
HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com
python -m tools.api_server \
--listen 0.0.0.0:2333 \
--llama-checkpoint-path "/home/wz/program/fish-speech/checkpoints/fish-speech-1.5" \
--decoder-checkpoint-path "/home/wz/program/fish-speech/checkpoints/fish-speech-1.5/firefly-gan-vq-fsq-8x1024-21hz-generator.pth" \
--decoder-config-name firefly_gan_vq \
--compile \
--half
# 客户端请求 streaming确实很快, 普通的需要20秒, 开启流式大概7秒左右就可以开始播放了
python -m tools.api_client \
--url "http://127.0.0.1:2333/v1/tts" \
--text "我可以一顿吃下三斤牛肉，然后再吃半只烤鸭和一碗北京地道的炸酱面；还能三天三夜不睡觉，然后在雪地上像疯子一样狂跑。" \
--reference_id "fishtts女声" \
--streaming True
# 各大视频平台找到媒体使用 yt-dlp下载, 提取比较好的样本截取 90 秒转成wav (fishtts貌似最多限制90秒)
# mp4文件 从第三秒开始(-ss 00:00:03) 时长(-t 90)秒 移除视频流(-vn) 音频采样率(-ar 16000) 声道(-ac 1) 单声道体积会小一些
ffmpeg -i input.mp4 -ss 00:00:03 -t 90 -vn -ar 16000 -ac 1 audio.wav
# 使用spleeter模型分离人声和伴奏, 如果没有效果检查下pretrained_models下模型是否存在, 可能会丢失一些总体来说还不错
# https://github.com/deezer/spleeter
spleeter separate -p spleeter:2stems -o output audio.wav
# 使用distil-whisper模型将音频转成文字, 再使用豆包修正错别字 放在fish-tts/references目录下
https://huggingface.co/BELLE-2/Belle-whisper-large-v3-turbo-zh
# 铛铛铛 完成
https://github.com/fishaudio/fish-speech
https://github.com/deezer/spleeter
https://huggingface.co/BELLE-2/Belle-whisper-large-v3-turbo-zh