vocab : /root/F5-TTS/checkpoints/F5-TTS/vocab.txt token : custom model : /root/F5-TTS/checkpoints/F5-TTS/model_1250000.safetensors
时间: 2025-05-26 18:19:06 浏览: 22
从你的描述来看,你似乎在使用一个基于TTS(Text-to-Speech,文本转语音)的模型,并且指定了词汇表文件、模型权重文件以及一个自定义标记(token)。接下来我将为你提供一个完整的代码示例,展示如何加载这些资源并进行推理。
以下是使用Python实现的一个简单示例,假设你正在使用的是类似于`fairseq`或`torchaudio`等框架来加载和运行TTS模型:
```python
import os
import torch
from safetensors.torch import load_file
# 指定路径和参数
vocab_path = "/root/F5-TTS/checkpoints/F5-TTS/vocab.txt"
model_path = "/root/F5-TTS/checkpoints/F5-TTS/model_1250000.safetensors"
custom_token = "custom"
# 检查文件是否存在
if not os.path.exists(vocab_path):
raise FileNotFoundError(f"Vocabulary file not found at {vocab_path}")
if not os.path.exists(model_path):
raise FileNotFoundError(f"Model file not found at {model_path}")
# 加载词汇表
def load_vocab(vocab_path):
with open(vocab_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
vocab = f.read().splitlines()
return {token: idx for idx, token in enumerate(vocab)}
vocab = load_vocab(vocab_path)
# 加载模型权重
def load_model(model_path):
model_weights = load_file(model_path)
model = ... # 假设这里是你定义的模型结构
model.load_state_dict(model_weights)
return model
model = load_model(model_path)
model.eval() # 设置为评估模式
# 推理函数
def infer(text, custom_token):
# 将文本转换为标记序列
tokens = [vocab.get(token, vocab["<unk>"]) for token in text.split()]
if custom_token in vocab:
tokens.append(vocab[custom_token])
# 转换为张量
input_tensor = torch.tensor(tokens).unsqueeze(0) # 添加批次维度
# 模型推理
with torch.no_grad():
output = model(input_tensor)
return output
# 示例输入
text_input = "hello world"
output_audio = infer(text_input, custom_token)
print("Audio generated successfully!")
```
### 上述代码的解释:
1. **词汇表加载**:
- 我们通过读取`vocab.txt`文件,将其内容分割成行,并构建一个字典,其中键是标记(token),值是对应的索引。
2. **模型加载**:
- 使用`safetensors`库加载模型权重。你需要确保模型的架构与权重匹配,因此需要定义模型的具体结构。
3. **推理过程**:
- 输入文本被分词,并映射到词汇表中的索引。
- 如果`custom_token`存在于词汇表中,则将其添加到输入序列中。
- 输入序列被转换为PyTorch张量,并传递给模型进行推理。
4. **输出**:
- 模型输出的结果可以是音频波形或其他形式的数据。
---
### 注意事项:
- 确保你的环境已经安装了必要的依赖库,例如`safetensors`、`torch`等。
- 模型的具体结构需要根据实际使用的框架和模型定义来调整。
- 如果你的模型需要更多的预处理步骤(如音素化、归一化等),也需要在代码中实现。
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