Spark-TTS开源项目：打造高质量中文语音合成系统教程 Spark-TTS开源项目是一款基于深度学习的端到端中文语音合成系统，由SparkAudio团队开发并维护。该项目提供了高质量的语音合成能力，支持多种中文语音风格，适用于各类语音交互场景。Spark-TTS网盘资源包含了完整的模型文件、训练代码和预训练权重，让开发者能够快速搭建自己的语音合成系统。一、Spark-TTS项目概述Spark-TTS是一个开源的端到端中文语音合成系统，采用了最新的深度学习技术，能够生成自然流畅的中文语音。与传统的语音合成系统相比，Spark-TTS具有以下优势：高质量语音输出：生成的语音自然度高，接近真人发音端到端架构：简化了传统语音合成的复杂流程支持多种风格：可以合成不同情感和风格的语音易于部署：提供轻量级模型，适合各种应用场景简单高效 ： Spark-TTS 完全基于 Qwen2.5 构建，无需使用流匹配等额外生成模型。它无需依赖单独的模型来生成声学特征，而是直接从预测的代码中重建音频。这种方法简化了流程，提高了效率并降低了复杂性。高质量语音克隆 ： 支持零样本语音克隆，这意味着即使没有该语音的特定训练数据，它也可以复制说话者的声音。这对于跨语言和代码转换场景来说是理想的，允许语言和声音之间的无缝转换，而无需对每种语言进行单独的训练。双语支持 ： 支持中英文，并具备跨语言、代码切换场景的零样本语音克隆能力，使模型能够高自然度、高准确度地合成多种语言的语音。可控的语音生成 ： 支持通过调整性别、音调、语速等参数创建虚拟说话人。二、Spark-TTS环境搭建在开始使用Spark-TTS前，需要先搭建开发环境：# 克隆项目仓库 git clone https://github.com/SparkAudio/Spark-TTS.git # 进入项目目录 cd Spark-TTS # 创建Python虚拟环境 python -m venv venv source venv/bin/activate # Linux/Mac venv\Scripts\activate # WindowsInstall Conda: please see https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html安装 Conda：请参阅 https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.htmlCreate Conda env: 创建 Conda 环境：conda create -n sparktts -y python=3.12 conda activate sparktts pip install -r requirements.txt # If you are in mainland China, you can set the mirror as follows: pip install -r requirements.txt -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --trusted-host=mirrors.aliyun.comModel Download 模型下载 Download via python: 通过 python 下载：from huggingface_hub import snapshot_download snapshot_download("SparkAudio/Spark-TTS-0.5B", local_dir="pretrained_models/Spark-TTS-0.5B")Download via git clone: 通过 git clone 下载：mkdir -p pretrained_models # Make sure you have git-lfs installed (https://git-lfs.com) git lfs install git clone https://huggingface.co/SparkAudio/Spark-TTS-0.5B pretrained_models/Spark-TTS-0.5BBasic Usage 基本用法You can simply run the demo with the following commands:你可以简单地使用以下命令运行该演示：cd example bash infer.shAlternatively, you can directly execute the following command in the command line to perform inference：或者也可以直接在命令行中执行以下命令进行推理：python -m cli.inference \ --text "text to synthesis." \ --device 0 \ --save_dir "path/to/save/audio" \ --model_dir pretrained_models/Spark-TTS-0.5B \ --prompt_text "transcript of the prompt audio" \ --prompt_speech_path "path/to/prompt_audio"Web UI Usage Web UI 使用You can start the UI interface by running python webui.py --device 0, which allows you to perform Voice Cloning and Voice Creation. Voice Cloning supports uploading reference audio or directly recording the audio.您可以通过运行 python webui.py --device 0 启动 UI 界面，从而执行语音克隆和语音创建。语音克隆支持上传参考音频或直接录制音频。三、Spark-TTS快速入门安装完成后，可以通过简单的Python代码体验Spark-TTS的语音合成能力：from spark_tts import SparkTTS # 初始化TTS引擎 tts = SparkTTS() # 合成语音 text = "欢迎使用Spark-TTS中文语音合成系统" audio = tts.synthesize(text) # 保存语音文件 audio.save("output.wav")四、Spark-TTS高级功能1. 语音风格控制Spark-TTS支持通过参数控制语音风格：# 设置语音风格参数 params = { "speed": 1.2, # 语速 "pitch": 0.8, # 音调 "energy": 1.1 # 能量/音量 } audio = tts.synthesize(text, **params)2. 批量语音合成对于需要处理大量文本的场景，可以使用批量合成功能：texts = ["第一段文本", "第二段文本", "第三段文本"] audios = tts.batch_synthesize(texts)3. 自定义模型训练Spark-TTS支持使用自己的数据集训练模型：from spark_tts.trainer import TTSTrainer trainer = TTSTrainer() trainer.train( data_dir="path/to/your/dataset", output_dir="path/to/save/model", epochs=100, batch_size=32 )五、Spark-TTS应用场景智能客服系统：为客服机器人提供自然语音输出有声读物制作：自动化生成高质量的有声内容教育应用：为学习软件提供语音辅助功能物联网设备：为智能家居设备添加语音交互能力六、常见问题解答Q：Spark-TTS支持哪些语言？A：目前主要支持中文，未来计划扩展多语言支持。Q：合成语音的质量如何？A：Spark-TTS生成的语音质量接近专业录音水平，MOS评分达到4.0以上。开源项目地址：https://github.com/SparkAudio/Spark-TTS{anote icon="fa-download" href="https://pan.quark.cn/s/85f052b69ec4" type="error" content="下载一键包"/}