fast-whisper合成语音
时间: 2025-06-10 13:44:52 浏览: 12
### fast-whisper 语音合成使用方法
fast-whisper 主要用于语音转文字的任务，而非直接的语音合成功能。不过，通过结合其他工具如 VITS 或 SoVITS 可以实现从文本到语音的过程。以下是基于 fast-whisper 和额外语音合成工具的工作流程。
#### 准备工作
为了完成整个过程，首先需要安装并配置 `faster-whisper`：
```bash
pip install faster_whisper
```
接着下载所需的预训练模型[^2]。
#### 文本提取
利用 `faster-whisper` 提取或生成待合成的文字内容：
```python
from faster_whisper import WhisperModel
model_size = "medium"
# Run on GPU with FP16
model = WhisperModel(model_size, device="cuda", compute_type="float16")
segments, info = model.transcribe("audio.mp3", beam_size=5)
print(f"Detected language: {info.language}")
for segment in segments:
print(f"[{segment.start:.2f} -> {segment.end:.2f}] {segment.text}")
```
上述代码展示了如何加载模型并对音频文件执行转录操作，从而获取输入文本。
#### 合成语音
对于实际的语音合成部分，则依赖于像 VITS 这样的框架来处理。这里假设已经有了准备好的文本 `<input_text>` 并希望将其转化为语音输出至 `<output_audio_file>.wav` 文件中[^1]。
如果采用的是 GPT-SoVITS 方案，则按照官方指南设置环境后可以通过 WebUI 或命令行接口指定参数进行合成[^3]。
例如，在命令行下运行如下指令启动合成进程（注意替换占位符为具体路径）:
```bash
cd /path/to/GPT-SoVITS/
git clone https://github.com/RVC-Boss/GPT-SoVITS.git .
python infer.py --config_path ./configs/config.json \
--model_path <path_to_pretrained_model> \
--text "<input_text>" \
--output "./<output_audio_file>.wav"
```
这将读取给定的文本并通过预先训练过的模型生成对应的语音片段保存下来。
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True Traceback (most recent call last): File "/home/xxzx/Desktop/ruanzhu/ziti.py", line 9, in <module> print(fm.get_cachedir()) # 显示缓存路径 ^^^^^^^^^^^^^^^ AttributeError: module 'matplotlib.font_manager' has no attribute 'get_cachedir'
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