westice/xwx_tts

Let me fetch the actual README content from the HuggingFace model page to translate it.

https://github.com/westice007/XWX_tts

# XWX_TTS 高效开源文本转语音

一个使用 ONNX Runtime 的文本到语音 (TTS) 项目，基于 melotts 自训练模型实现。

目前已完成中文普通话英语 g2p 函数及混合训练，粤语英语 g2p 函数及混合训练。

目前只开放 tts 推理端代码，golang 实现，支持 cpu 及 gpu 推理，cpu 推理的效率较高。理论上可以在任何 cpu 平台运行，性价比极高。

melotts 官方还支持韩语、日语、法语、德语、西班牙语。只要能找到对应语言的拼音分离方法及单人语音数据，可以支持任何语言训练及推理，推理速度也很快（1天准备数据、1天训练模型）。

对于中文/方言、英语，只需给出 5 秒以上音色数据即可训练 tts 模型（训练部分基于 melotts，暂不开放）。

# 运行方法：

## windows 平台：

### 当前目录解压放置 onnxruntime-win-x64-gpu-1.23.2/lib 目录及文件

#### ./build-win.sh

### 运行

#### ./tts-win.exe

## linux 平台：

### 当前目录解压放置 onnxruntime-linux-x64-gpu-1.23.2/lib 目录及文件

#### ./build-linux.sh

### 运行 chmod +x tts-linux

#### ./tts-linux

## GPU 运行模式需安装 cuda 驱动及 cudnn

## 下载 onnx 模型、symbolid 文件、bert 模型文件，共 6 个文件到当前目录

## https://huggingface.co/westice/xwx_tts

## 访问接口：POST http://127.0.0.1:8080/tts

```json
{
    "text": "我在迪士尼，每个项目最终归属于某个团队。您可以加入多个团队,清理工作：这些"火花"的大小直接衡量了它发育成胚胎的能力。，how are you?",
    "language": "zh_x",
    "device_type": "gpu",
    "speaker_id": 0,
    "speed": 1.1
}

测试运行源码

language := "zh_x"

deviceType := GPU //CPU

newEngine, err := NewXWX_TTS(language, deviceType)

newEngine.TtsTest("测试中文字符， are you ok?", "output.wav")