Hugging Face 新开源Parler-TTS，高质量文本转语音模型，可自主训练定制声音，训练代码、模型、数据集全部公开

前言

Parler-TTS 是大名鼎鼎的huggingface推出的一款轻量级文本到语音（TTS）模型，它能够生成高质量、自然流畅的语音，并且能够模仿特定说话者的风格，包括性别、音高、说话风格等。这款模型是由Dan Lyth和Simon King创建，他们分别来自Stability AI和爱丁堡大学，共同撰写了论文《 Natural language guidance of high-fidelity **text-to-speech with synthetic annotations 》。这个模型即是这一论文的复现。

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多语言支持与定制化能力

Parler-TTS的关键优势之一是其支持多种语言，包括英语、西班牙语、法语、德语等，非常适用于在全球范围内运营的企业或正在学习新语言的个人用户。同时，Parler-TTS还提供了高度定制化的功能，用户可以选择多种语音和口音风格，满足个性化需求，尤其适用于希望为品牌建立统一声音形象的企业。

技术创新与开源共享

Parler-TTS的核心在于其先进的机器学习算法。通过分析45，000小时的大规模语音数据，Parler-TTS建立起逼真自然的语音模型，生成的语音几乎无法与人类区分。

值得一提的是，Parler-TTS是一个完全开源的项目，Hugging Face团队公开发布了所有数据集、预处理、训练代码以及权重文件，为广大开发者提供了丰富的资源。这将极大地推动TTS技术在更广泛领域的应用和突破。

广泛的应用场景

Parler-TTS具有极高的灵活性，可以应用于语音助手、电子学习工具、有声书甚至游戏等各类应用程序。这使其成为一款功能全面的多用途工具，满足不同行业和场景的需求。

未来发展规划

Parler-TTS目前已经推出了600M参数的初版模型，未来还将不断升级扩容，计划基于50，000小时的大规模训练数据构建更加强大、普适的文本转语音系统。

总的来说，Parler-TTS是一项真正颠覆性的技术创新，不仅在TTS性能上取得了突破，而且通过开源共享的方式，也为AI技术的发展注入了持续动力。相信它必将在未来的内容创作和互动领域发挥重要作用。

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