venSpeakerPy 0.1.1

Python TTS package using Silero models for Russian language

ven-speaker-py

Форк библиотеки speakerpy с модификациями и улучшениями для потоковой работы с аудио и TTS.

🔹 Описание

ven-speaker-py — это Python-библиотека для синтеза речи с модификациями:

• Потоковая передача аудио в байтовом виде.
• Исправленная функция to_mp3->to_wav.
• Поддержка гибкой настройки скорости, громкости и sample rate.
• Постепенно добавляются новые функции и улучшения под конкретные задачи.

Библиотека подходит для создания голосовых приложений, озвучивания текста в реальном времени и интеграции с другими проектами.

Особенности и преимущества SpeakerPy

• Транскрипция чисел и английских слов: SpeakerPy способен озвучивать числа и английские слова через транскрипцию.
• Синтез больших объемов текста: SpeakerPy может синтезировать большие объемы текста без проблем.
• Корректное деление текста на куски: благодаря использованию библиотеки nltk, SpeakerPy корректно делит большие тексты на предложения.
• Кеширование синтезированного текста: SpeakerPy синтезирует и хранит текст по кускам, что позволяет кешировать уже ранее синтезированный текст и избежать повторного синтезирования. После первой генерации все последующие обычно занимают менее четверти секунды (имеется в виду не полная генерация, а момент, когда начинает зачитываться речь) на обычном процессоре!
• Работа в автономном режиме: SpeakerPy синтезирует звук локально, без подключения к интернету, что позволяет использовать его в автономном режиме.
• Сохранение синтезированного текста в MP3: SpeakerPy предоставляет возможность сохранять синтезированный текст в формате MP3.

⚙️ Установка через pip

ven-speaker-py можно установить с помощью pip:

pip install venspeakerpy

🛠️ Основные возможности

• Преобразование текста в речь.
• Потоковая генерация аудио чанков.
• Поддержка сохранения в различные форматы, включая mp3.
• Настройка скорости, громкости и sample rate.
• Интеграция в голосовые боты и приложения реального времени.

🚀 Системные требования

• 2 ГБ ОЗУ
• Наличие процессора :D

💡 Основные компоненты

Проект состоит из двух основных компонентов: Lib Speak и Lib SL Text.

Lib Speak

Lib Speak включает классы Speaker и SpeakerBase для синтеза речи с использованием моделей Silero. Основные методы класса Speaker:

1. speak: произнесение текста. Теперь это потоковая передача звука в байтах, что позволяет использовать звук где-то еще (например, для трансляции в Discord)
2. to_wav: конвертация текста в аудиофайл wav.

📄 Пример использования функции speak

from lib_speak import Speaker
from lib_sl_text import SeleroText
import sounddevice as sd
import queue
import threading
import numpy as np

speaker = Speaker(model_id="ru_v3", language="ru", speaker="baya", device="cpu")

def text_to_speech(txt: str):
    audio_queue = queue.Queue()

    def audio_player():
        with sd.OutputStream(samplerate=48000, channels=1, dtype='float32') as stream:
            while True:
                speech_chunk = audio_queue.get()
                if speech_chunk is None:
                    break
                audio_array = np.frombuffer(speech_chunk, dtype=np.float32)
                stream.write(audio_array)

    player_thread = threading.Thread(target=audio_player, daemon=True)
    player_thread.start()

    for chunk, text in speaker.speak(text=text.text, sample_rate=48000, speed=1.1, volume=0.7):
        audio_queue.put(chunk)

    audio_queue.put(None)
    player_thread.join()

text = SeleroText("Пример текста для синтеза речи")
text_to_speech(text)

#p.s. я не проверял этот код, просто куски из своего проекта сюда напихал в надежде, что у вас заработает, так что удачи.

Пример использования функции to_wav

from lib_speak import Speaker

text = SeleroText("Пример текста для синтеза речи")
speaker = Speaker(model_id="ru_v3", language="ru", speaker="aidar", device="cpu")
speaker.to_wav(text=text.text, sample_rate=48000, speed=1.0, volume=1.0, name_text='output', audio_dir='output')

Lib SL Text

Lib SL Text содержит класс SeleroText для обработки текста перед синтезом речи. Основной метод класса SeleroText:

1. chunk: разделение текста на блоки.

Использование класса SeleroText

text = SeleroText("Привет, мир!", to_language="ru")

Разделение текста на куски с помощью метода chunk():

for chunk in text.chunk():
    print(chunk)

Ресурсы и ссылки

• Silero Models на GitHub
• Sphinx
• Sphinx RTD Theme
• Read the Docs