lectura-multispeaker 3.2.5

Synthese vocale neuronale multi-speaker francais — Matcha-Conformer + HiFi-GAN (ONNX)

lectura-multispeaker

Moteur de synthese vocale neuronale multi-speaker pour le francais — Matcha-Conformer + HiFi-GAN (ONNX).

Supporte 6 voix : siwis, ezwa, nadine, bernard, gilles, zeckou.

Installation

# Version minimale (API distante, zero deps)
pip install lectura-multispeaker

# Version locale (inference ONNX)
pip install lectura-multispeaker[onnx]

Pour le pipeline complet texte → audio, utilisez pip install lectura-tts-multi (inclut le G2P).

Utilisation

Depuis des phonemes IPA

from lectura_multispeaker import creer_engine

engine = creer_engine(mode="local")
engine.set_speaker("siwis")
result = engine.synthesize_phonemes(
    "bɔ̃ʒuʁ",
    phrase_type=0,
)
# result.samples: numpy float32
# result.sample_rate: 22050
# result.phoneme_timings: list[PhonemeTiming]

Lister les speakers disponibles

from lectura_multispeaker import liste_speakers
print(liste_speakers())  # ['siwis', 'ezwa', 'nadine', 'bernard', 'gilles', 'zeckou']

Controles prosodiques

Parametre	Defaut	Description
duration_scale	1.0	Vitesse globale
pitch_shift	0.0	Decalage F0 (demi-tons)
pitch_range	1.0	Variation F0
energy_scale	1.0	Intensite
pause_scale	1.0	Duree des pauses
phrase_type	0	0=decl, 1=inter, 2=excl, 3=susp
n_ode_steps	4	Pas ODE Matcha (plus = meilleur)

Architecture

• Matcha-Conformer : phonemes → mel-spectrogramme via flow matching ODE (encodeur par speaker)
• HiFi-GAN V1 : mel → audio 22050 Hz
• Runtime : ONNX (pas de dependance PyTorch)

Emplacements des modeles

Recherche dans l'ordre :

1. Parametre models_dir explicite
2. $LECTURA_MODELS_DIR/tts_multispeaker/
3. ~/.lectura/models/tts_multispeaker/
4. Modeles embarques dans le package (version privee)

Licence

Licence proprietaire Lectura. Voir LICENCE.txt.