ChineseTtsTflite

الصينية tts tf lite

يقدم

يمكن استخدام محرك TTS الذي تم تطويره باستخدام Kotlin + Jetpack Compose + TensorFlow Lite تمامًا في وضع عدم الاتصال.

نموذجان اختياريان: Fastspeech و Tacotron ، وكلاهما من TensorFlowtts

تأتي طريقة النص إلى Pinyin من: TensorFlowtts_Chinese

نظرًا لأنه صوت إخراج الاستدلال في الوقت الفعلي ، هناك متطلبات معينة لأداء الجهاز.

من بينها ، يكون Fastspeech أسرع ، لكن الصوت الذي تم إنشاؤه أقل مجسمًا ، ويمكن استخدامه في الهواتف المتوسطة المتوسطة أو فوق الهواتف المحمولة.

تاكوتون لديه متطلبات عالية الأداء. على الرغم من أن التأثير الكلي أفضل ، إلا أنه بطيء للغاية ، لذا فهو حاليًا ذي قيمة عملية ضئيلة وهو فقط للاختبار.

تعليمات التجميع اليدوي

1. Android Studio 2021.2.1
2. من عنوان تنزيل النموذج التالي ، قم بتنزيل النماذج tflite.7z ، وفك الضغط على الملفات الأربعة التالية إلى الدليل المقابل
3. من عنوان تنزيل AAR أدناه ، قم بتنزيل TensorFlow Lite AAR ، ووضع ملف AAR في التطبيق/libs

 ├─app/src/main/assets
│      baker_mapper.json
│      fastspeech2_quan.tflite
│      mb_melgan.tflite
│      tacotron2_quan.tflite

3. التجميع

./gradlew assembleRelease

تنزيل النموذج

تنزيل عنوان

• الطرز tf.7z: نموذج TensorFlowtts الأصلي ، يستخدم بشكل عام على جانب الكمبيوتر الشخصي
• النماذج tflite.7z: نموذج tflite المحول ، يستخدم بشكل عام في المحطات المحمولة

عرض النموذج

Netron

محصول Tensorflow لايت

تقليل حجم الملف الثنائي Tensorflow Lite

قم بتنزيل AAR بعد المحاصيل

مقارنة أحجام ملفات ARR قبل وبعد المحاصيل:

• Tensorflow-Lite-2.8.0.Aar: 5.4 ميغابايت-> 3.7 ميجابايت (68.5 ٪)
• Tensorflow-Lite-Select-TF-OPS-2.8.0.Aar: 109.6MB-> 14.8MB (13.5 ٪)

مراجع

TensorFlowtts

TensorFlowtts_Chinese

دليل TensorFlow

مرجع اختبار TF

مرجع التحويل tflite

مصدر Google Pico TTS

اختبار النموذج والتحويل

تحويل تكوين البيئة

• أوبونتو: 20.04 LTS
• بيثون: 3.8

$ git clone https://github.com/TensorSpeech/TensorFlowTTS.git
$ cd TensorFlowTTS
$ pip install .
$ pip install git+https://github.com/repodiac/german_transliterate.git

تخفيض الضغط على النماذج tf.7z

اختبار نموذج TF

$ cd models-tf
$ python test-h5.py

نموذج TF إلى tflite

$ python convert-tflite.py

لقطة شاشة لواجهة التطبيق