1、概述
coqui-ai开源的TTS，它的特色我总结为：可以上传自己的一段人声音频（哪怕就几句），它就能给你克隆了，并且把你要说的文字给转成语音读出来。
2、使用方法
开源地址：https://github.com/coqui-ai/TTS
1）环境
官方说的环境是在Ubuntu18.04上测的，应该至少是这个版本吧，python版本是>=3.9,<3.12。 当然用GPU肯定是最好的。
我的环境：ubuntu22.04，python给了3.10
2）安装
如果不自己整花活儿，就老老实实的用一下，那就这么办：
pip install TTS
就这么简单，当然来加个 -i 镜像速度会快点。
如果想自己训练啥的，就下载源码按教程弄吧，这里就不说了。
3）使用
就用它推荐的第一个例子和模型就行。
import torch
from TTS.api import TTS
# Get device 用GPU还是CPU
device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"
# List available TTS models 可以看都有些啥模型名字，注意此时模型文件都没有下载
#print(TTS().list_models())
# Init TTS 初始化，传入模型名字，这个路径就得用上面list里的路径，然后下载链接在python安装路径的TTS目录下，这个文件里写的.models.json
tts = TTS("tts_models/multilingual/multi-dataset/xtts_v2").to(device)
# Run TTS运行，必须设置语言
# Text to speech to a file 这是输出到文件了。
tts.tts_to_file(text="Hello world!", speaker_wav="my/cloning/audio.wav", language="en", file_path="output.wav")
注意点：
TTS加载的模型xtts_v2，这个路径在TTS().list_models()里的结果可以找到，如果要换其他模型，就看一下。
language一定要设，中文的是 “zh-cn”
speaker_wav是自己录的一段人声音频，它就是用这个来克隆声音的
file_path就是输出目录和文件名
4）出现的问题
运行程序后，会让你同意个协议，输入y回车就继续了。
第一次的时候会下载指定的这个模型，比如 xtts_v2，然后呢每次尴尬的就是下不下来。
只能想办法下载喽，反正最终要把文件放到这个目录下：
~/.local/share/tts/tts_models--multilingual--multi-dataset--xtts_v2
这一串tts_models--multilingual--multi-dataset--xtts_v2 是程序自动创建的目录，如果模型下载失败，这个目录会直接删掉的，注意。
那想知道模型下载地址的话，在一个json文件里，这个文件在python安装路径的site-packages/TTS目录下，叫 .models.json ，注意前面有个点。
比如这个模型的下载地址其实是：
https://huggingface.co/coqui/XTTS-v2/tree/main
程序会下载4个文件：
model.pth，vocab.json，config.json，hash.md5
所以最终下载目录里这4个都得在，不然程序又重新下，下不下来就删了目录。。
5）效果
我录了几句话，十几秒的音频，然后就能克隆输出了，我用GPU，速度很快，3秒内就输出了，当然这和传的音频还有合成文字的长度有关系。 我好像看到说合成的文字有长度限制，400个token还是咋，我也没试那么长的，以后注意一下。
效果猛的一听确实惊艳，甚至会模仿你传的音频的语气。 但是还是能听出来克隆的声音和原声有点区别，说的时候也会有不自然的地方出现。
当然了，已经很厉害了，也可能我还没找到更好的调教方法，完了试试录个比较长的音频让它克隆看看。