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nonebot-plugin-vits-tts

Project description

nonebot

nonebot-plugin-vits-tts

✨ 基于vits的nonebot语音合成插件 ✨

license Python pypi

📖 介绍

基于vits的tts语音生成,适配onebot v11协议
已兼容pydantic v1&v2

💿 安装

nb-cli
nb plugin install nonebot-plugin-vits-tts
pip
pip install nonebot_plugin_vits_tts

⚙️ 配置

配置项 类型 默认值 说明
VITS__DEVICE int 0 使用指定的cuda设备进行tts合成,如果指定的设备不存在会自动使用cpu进行推理
VITS__VMODEL_PATH str models 插件会读取此文件夹下的所有模型
VITS__AT_BOT bool false 使用语音合成是否需要@bot
VITS__COOLDOWN int 0 在每个群里生成语音的冷却时间,防止设备负载过大
VITS__VMODEL_FILE_NAME str model.pth 模型文件名
VITS__CONFIG_FILE_NAME str config 模型配置文件
VITS__TENCENT_SECRET_ID str 腾讯云机器翻译SECRET_ID,用于语种识别
VITS__TENCENT_SECRET_KEY str 腾讯云机器翻译SECRET_KEY,这两项不配置或者配置不正确会使用langdetect库进行语种识别,使用langdetect准确率较低
VITS__DEFAULT_LENGTH_SCALE float 1 整体语速
VITS__DEFAULT_NOISE_SCALE float 0.667 感情变化程度
VITS__DEFAULT_NOISE_SCALE_W float 0.6 音素发音长度
VITS__AUDIO_CONVERT_TO_MP3 bool false 是否将语音转换为mp3格式,默认为wav格式,如果设置为true,需要在设备上安装ffmpeg

假如你的项目配置是这样,则VITS__VMODEL_PATH应为modelsVITS__VMODEL_FILE_NAMEmodel.pthVITS__CONFIG_FILE_NAMEconfig.json

awsomebot
├─ .env
├─ .env.dev
├─ .env.prod
├─ .gitignore
├─ README.md
├─ models
│    ├─ model1
│    │    ├─ config.json
│    │    └─ model.pth
│    └─ model2
│           ├─ config.json
│           └─ model.pth
├─ pyproject.toml
└─ src
   └─ plugins
      └─ ...

注意
所有的模型文件名应为VITS__VMODEL_FILE_NAME的值,配置文件名应为VITS__CONFIG_FILE_NAME的值,一个文件夹只允许放一个模型和配置文件, 不同模型使用文件夹分割开来,插件会自动加载所有文件夹下的模型

使用cuda设备合成音频

🎉 使用

仅可以在群聊中使用
使用方法:

  • [角色]说[要合成的文本]
    例如:

    • 宁宁说私のオナニを見てください
  • 发送/help 可以获取可用角色列表

目前仅支持简体中文,日语,英文,插件会自动识别要合成文本的语种

模型分享

由我自己训练的模型,目前有以下几个galgame的模型
ATRIRiddleJoker千恋万花魔女的夜宴星光咖啡馆与死神之蝶

模型不定期更新,可前往我的huggingface主页查看

💡 感谢

关于模型训练

Plachtaa/VITS-fast-fine-tuning的笔记本
另外还提供一个我改进过的笔记本 ,这个笔记本只保存最新的模型文件,不会将训练的中间文件保存到云盘导致云盘爆掉不能训练

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Download files

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Source Distribution

nonebot_plugin_vits_tts-0.1.6.tar.gz (43.4 kB view details)

Uploaded Source

Built Distribution

nonebot_plugin_vits_tts-0.1.6-py3-none-any.whl (50.3 kB view details)

Uploaded Python 3

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Hashes for nonebot_plugin_vits_tts-0.1.6.tar.gz
Algorithm Hash digest
SHA256 fa9ffbfd1ae76f8bb336240f6fed30d2e4b1f0777528311103d63fdf0407ec2c
MD5 c657af59378e26cdad083d46682c8b81
BLAKE2b-256 e89ee2b42d05099106fb07cb3f0744a5d0e9aea7a179f61ecee32b12715a0af7

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Algorithm Hash digest
SHA256 3ef473ddc9e1620c2e0e774befb59f9f52379e79abb1fc5d3fa44cd8afb71a95
MD5 5f1ce397b3b9d6e3644dcce7b2d8ea0a
BLAKE2b-256 b0f0cb09777823f573b7dcd6fab4a86e4ad02e21bf7883d02c98fa025b3e7cb1

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