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ChatTTS：对话场景语音合成的开源新星

news 来源：原创 2025/4/29 9:34:24

在AI语音合成领域，一个名为ChatTTS的开源项目近期引发开发者社区关注。这款由国内团队开发的文本转语音（TTS）工具，凭借其对话场景的精准适配和灵活的参数控制，正在成为多轮对话AI应用开发者的新宠。本文将深入解析ChatTTS的技术特性与应用实践。

代码地址：https://github.com/2noise/ChatTTS

DEMO:https://chattts.com/

1.为什么选择ChatTTS？六大革新亮点

核心优势	技术突破点	业务价值
🗣️ 多角色自然对话	双语混合输入+多说话人识别	游戏NPC/虚拟主播动态交互
🎭 情感韵律精确控制	支持笑声/停顿等非语言符号	提升客服对话真实感
⚡ 工业级推理速度	非自回归架构(RTF=0.3)	实时语音交互场景适用
🌐 中英双语无缝切换	10万小时多语言训练	跨国业务快速部署
🛠️ 开发者友好型API	3行代码快速集成	降低AI语音接入成本
📚 高质量预训练模型	开源可商用基模型	保护企业数据隐私

2.技术架构解析：对话式TTS的三大突破

2.1. 上下文感知生成引擎

混合精度推理：RTF低至0.3，比传统TTS快40%
NAR非自回归架构：保持多轮对话韵律一致性
动态情感编码模块：自动识别疑问/陈述语气

2.2.情感调节矩阵

支持6级情感强度调节（0.3-1.0）
自定义非语言符号：[laugh]/[pause]
韵律特征可视化调试工具

2.3. 多场景适配方案

游戏开发：动态NPC语音系统
智能硬件：低资源8kHz版本
教育科技：双语教学语音合成

3.代码5分钟上手指南

3.1. 环境配置

conda create -n chattts python=3.11pip install ChatTTS

3.2. 基础使用

import ChatTTSimport torchimport torchaudiochat = ChatTTS.Chat()chat.load(compile=False) # Set to True for better performancetexts = ["PUT YOUR 1st TEXT HERE", "PUT YOUR 2nd TEXT HERE"]wavs = chat.infer(texts)for i in range(len(wavs)):    """    In some versions of torchaudio, the first line works but in other versions, so does the second line.   """    try:        torchaudio.save(f"basic_output{i}.wav", torch.from_numpy(wavs[i]).unsqueeze(0), 24000)    except:        torchaudio.save(f"basic_output{i}.wav", torch.from_numpy(wavs[i]), 24000)

3.3. 进阶技巧

情感强度参数：0.3-1.0区间调节
混合语言输入："Hello 你好吗？"

自定义笑声标记："哈哈~ [laugh]“

# 混合语言输入（中英双语）
text = "Hello 李华，check一下你的email~[笑声]"

# 多说话人场景
params = {    
"spk_style": ["客服", "客户"],  # 设置不同说话角色    
"speed": [1.0, 0.9]           # 差异化语速
}