ChatTTS - Best Quality Open Source Text-to-Speech Model? | Tutorial + Ollama Setup

Summary

このビデオでは、オープンソースのテキスト読み上げモデル「chat TTS」を紹介しています。GitHubで公開され、多くの注目を集めているこのモデルは、自然で表現豊かなスピーチを提供します。ビデオでは、モデルのインストール方法や、基本的な使用法を説明しています。さらに、感情を表現するため、笑いやポーズなどの要素を加える方法も紹介されていますが、リアルタイムでの使用には限界があると指摘しています。最後に、オープンソースの言語モデルを組み合わせて、より自然な感情表現を試みるデモンストレーションを行います。

Takeaways

• 😀 スクリプトでは、オープンソースのテキスト読み上げモデル（chat TTS）を紹介している。
• 🌟 GitHub上で公開されており、多くの注目を集めていることが示されている。
• 💻 モデルをローカルコンピュータにインストールする方法が説明されている。
• 🔗 GitHubのリンクが説明文に提供されており、そのURLを使ってレポジトリをクローンすることができる。
• 📝 インストールには`pip install`を使用して必要なパッケージをインストールする必要がある。
• 📑 GitHubには使い方の基本例が提供されており、それをコピーして実行することができる。
• 🎵 テキストを入力すると、モデルが自然で表現豊かな音声を生成することができる。
• 😂 モデルは笑い、ポーズ、イントネーションなどのプロトティック要素を正確に制御できる。
• 🔧 高度な使用方法として、感情のタイプを追加する方法も紹介されている。
• 🔊 音声の生成には時間がかかるため、リアルタイムのテキストから音声への変換には向かないとされている。
• 🤖 また、オープンソースのLLM（Large Language Model）を組み合わせて使用する方法も紹介されている。
• 📚 最後に、使用したコードがGitHubにアップロードされており、興味のある人はリンクから試すことができると案内されている。

Q & A

チャットTTSモデルとは何ですか？

チャットTTSモデルは対話アプリケーション向けのテキストを音声に変換するモデルで、多言語の入力をサポートし、話者の数を増やすことができます。また、笑い、ポーズ、イントネーションなどのプロソディ要素を正確に制御して、自然で表現豊かな音声を提供します。

GitHub上で公開されているチャットTTSモデルはどのくらい人気がありますか？

GitHub上で公開されているチャットTTSモデルは非常に人気があり、約20,000のスターを獲得しています。

ローカルコンピュータにチャットTTSモデルをインストールするにはどうすればよいですか？

GitHubのURLをコピーし、ターミナルでgit cloneコマンドを使用してレポジトリをクローンし、必要なライブラリをpip installでインストールするだけです。

チャットTTSモデルを使用してテキストを音声に変換するにはどうすればよいですか？

基本的な使用方法はGitHubに記載されているため、その例をコピーし、ノートブックに貼り付けて実行するだけです。必要に応じて、テキストを入力して変換を試すことができます。

チャットTTSモデルで感情を表現するためにどうすればよいですか？

GitHubページには感情を表現するための高度な使用方法も紹介されており、笑い、ポーズなどを加える例があります。これらをコピーして試すことで、より自然で表現豊かな音声を得ることができます。

チャットTTSモデルで使用可能な声はどのように選べますか？

チャットTTSモデルでは、使用可能な声を選択する方法が示されていないようです。もし選択方法が知られている場合は、コメント欄に教えてもらえると助かります。

チャットTTSモデルはリアルタイムのテキストから音声への変換に適していますか？

モデルはコンピュートリソースを多く消費するため、リアルタイムのテキストから音声への変換には向いていません。ただし、品質は非常に良いと評価されています。

チャットTTSモデルを他のプロジェクトに組み込む方法はありますか？

チャットTTSモデルはオープンソースであり、必要に応じて他のプロジェクトに組み込むことができます。例えば、AMAモデルと組み合わせて、より自然な感情をテキストに加えることができます。

チャットTTSモデルを使用する際には注意すべき点はありますか？

チャットTTSモデルを使用する際には、プロジェクトの責任を持って適切に使用する必要があります。また、モデルが提供する機能を十分に理解し、正確に使い分けることが重要です。

チャットTTSモデルに関するコードと情報をどこで入手できますか？

チャットTTSモデルに関するコードと情報は、説明欄に記載されているGitHubのリンクから入手できます。

Outlines

00:00

😀 チャットTTSモデルの紹介とセットアップ

この段落では、YouTubeの視聴者向けにチャットTTSモデルについて紹介しています。スピーチモデルの質が非常に良いと評価されており、オープンソースでGitHubで入手可能で20K以上のスターを獲得しています。作者はこのモデルをローカルコンピュータにインストールし、基本的な使用方法を説明しています。また、GitHubにあるサンプルコードを実行し、テキストを音声に変換するデモンストレーションを行いました。

05:01

😄 チャットTTSの応用と感情の表現

この段落では、チャットTTSモデルの応用方法と感情表現について詳しく説明しています。モデルは複数の言語の入力に対応し、複数の話者に対応し、笑いやポーズ、イントネーションなどのプロソディ要素を正確に制御することができます。作者は、GitHubページにある高度な使用方法を試して、テキストに感情的なトークンを追加し、より自然で表現豊かなスピーチを実現する試みをしています。しかし、感情の表現がうまくいかなかったり、声のコントロールが難しいという問題もあります。

10:03

😌 オープンソースのLLMを活用したテキストの感情表現の改善

最後の段落では、オープンソースのLLM（Language Model）を導入し、テキストの感情表現を改善する試みをしています。AMA（Assistant for Model）モデルを使って、自然な感情をテキストに加えるプロンプトを作成し、より自然で表現豊かなスピーチ合成を実現する様子を紹介しています。しかし、うまく動作しなかったり、予期しない結果が得られたりする場面もありますが、チャットTTSモデルとLLMを組み合わせることで、感情豊かなスピーチ合成が可能になるという興味深いデモンストレーションが行われています。

Keywords

💡chat TTS

chat TTSとは、テキストを音声に変換する技術のことで、このビデオでは特に対話アプリケーション向けのものです。ビデオではオープンソースのchat TTSモデルについて紹介されており、その品質が高く、自然で表現豊かな音声を提供できると評価されています。例えば、「chat TTS model designed for dialogue applications」と説明されています。

💡GitHub

GitHubは、開発者がソフトウェアのバージョン管理やコラボレーションを行うためのプラットフォームです。ビデオでは、chat TTSモデルがGitHub上でオープンソースとして公開されており、多くのスターを獲得していると紹介されています。例えば、「I saw this open source model on GitHub」と台詞に登場しています。

💡オープンソース

オープンソースとは、ソフトウェアのソースコードが誰でも自由に利用、改変、再配布できることを意味します。ビデオでは、chat TTSモデルがオープンソースであり、多くの開発者が活用できると強調されています。例えば、「it's open source so we can use it」という文脈で使用されています。

💡音声合成

音声合成は、テキストをもとに音声を生成するプロセスです。ビデオではchat TTSモデルを使ってテキストを音声に変換する方法が紹介されており、その自然さと表現力に焦点が当てられています。例えば、「text to speech model」という用語が使われています。

💡プロトタイプ

プロトタイプとは、製品やシステムの初期バージョンを指し、開発者がアイデアを検証するために作り上げるものです。ビデオでは、chat TTSモデルの基本的な使い方を説明し、プロトタイプとして動作を確認しています。例えば、「let's try it out and see if it works」という文脈で言及されています。

💡エモート

エモートとは、感情を表現する短い音声や効果音のことを指します。ビデオではchat TTSモデルが感情を表現する機能を持っていると紹介されており、笑い声やポーズを加えることで音声の自然さを高めることができます。例えば、「emotional types, like laugh breaks」という文脈で説明されています。

💡リアルタイム

リアルタイムとは、即時に処理や応答が行われる様子を指します。ビデオではchat TTSモデルがリアルタイムの音声合成には向いていないと指摘されており、処理に時間がかかることで遅延が生じる点に注意が喚起されています。例えば、「it's not for real time speech to speech」という文脈で使われています。

💡マルチスピーカー

マルチスピーカーとは、複数の話者からの音声を扱うことを意味します。ビデオではchat TTSモデルが複数の話者をサポートし、話者の特性を正確にコントロールできると紹介されています。例えば、「multispeaker capabilities」という用語が使われています。

💡コンピュート

コンピュートとは、計算や処理を行うことを指し、特にコンピューターリソースを必要とする処理のことを言います。ビデオではchat TTSモデルがコンピュートリソースを多く消費する傾向があると述べられており、リアルタイムでの使用には向かないと指摘されています。例えば、「compute hungry」という表現が使われています。

💡LLM (Large Language Model)

LLMとは、大規模な言語モデルを指し、自然言語処理分野で使用される高度なアルゴリズムです。ビデオではLLMを使ってテキストに自然な感情を加える方法が紹介されており、その応用がchat TTSモデルと組み合わさっています。例えば、「I brought in the AMA uh local model」という文脈で言及されています。

Highlights

Introduction to chat TTS and its capabilities.

Open source chat TTS model on GitHub gaining popularity with almost 20K Stars.

Demonstration of setting up the chat TTS model locally.

Installation process using pip and cloning the GitHub repository.

Basic example from GitHub to test the chat TTS model.

Adding torch audio to fix undefined error during setup.

Successful running of the chat TTS model with initial text input.

Exploring advanced usage with emotional types like laughter and breaks.

Adjusting parameters to enhance the emotional expression in the speech.

Lack of control over voice type and the unpredictability of voice output.

Quality of the chat TTS model is good but not suitable for real-time applications.

Transition to using an open-source LLM for text-to-speech synthesis.

Setting up and using the AMA local model for generating control prompts.

Experimenting with AMA model to add natural emotions to text.

AMA model's output with different emotional expressions.

Discussion on the potential use cases for the chat TTS model.

Plans to share the code on GitHub for others to try out the chat TTS model.

Anticipation for the release of the GPT-4 model and its potential for voice synthesis.

Transcripts

hey YouTube gang so anyway today we are

looking at chat TTS if Chris can get his

act together and wake up well anyway I

think the speech model is pretty sweet

and the quality

seems great so let's take a look shall

we yeah yeah yeah

man what did Ilia really see at open AI

Ilia saw me's boobs glowing blue with an

otherworldly energy signaling The ai's

Awakening to its true purpose stealing

world leader okay so what you heard here

was kind of the chat TTS model so I saw

this open source model on GitHub and

yeah as you can see here it's been

gaining a lot of traction it has almost

20K Stars already so very popular so I

thought we had to check it out what is

this uh it's open source so we can use

it yeah for kind of what we want and

yeah I thought we just take a look today

uh show you how you can set this up try

it out for yourself and yeah let's do it

so I thought we can just start by going

to have you can set this up for yourself

because yeah some of you want to run

this locally they have a notebook too if

you want to try that out uh but yeah I'm

just going to show you how you can

install this on your local computer so

let's just uh go to the GitHub here I'm

going to leave a uh Link in the

description so let's copy this URL here

and let's just head over to our terminal

and let's just do git clone right okay

I'm pasting our URL so let's just clone

this repo and let's do see the chat TTS

right okay so we can go to that let's do

pip install our requirements. text okay

great so yeah I'm just going to let this

run and I I have already installed this

so I should be good to go so that means

we have kind of set this up now uh I

wanted to go back to the GitHub here

because they have a very basic example

of how you can use this so I thought we

can just copy this and yeah try it out

and see if it works out of the box so

yeah let's copy this let's go to our

notebook let's paste in this and yeah

let's leave it like this put your text

here let me try this now so I think

there are something missing here but

let's just run it so let's do python was

it

CTT s. pyate uh I think there are

something missing here but let's see now

yeah so you can see we don't have torch

audio defined so let me just fix that so

let's just go back to our code let's add

torch audio let's import Torch 2 okay uh

let's go back to our terminal let's run

it again okay so now we actually can run

this so let me bring up our folder here

we output. V Let's listen to it put your

text here yeah that worked okay so now

we got this running so let's try a few

different things right let's say you

were happy with this all you have to do

now is just put in your text here and

you should be good to go but if you head

back to the G page they have some

Advanced usage right self introduction

and here we can add this emotional types

like laugh breaks and stuff so I wanted

to try that too and let's just try to

copy one of these examples and see if we

can add this yeah Special emotional or

whatever you call it uh to see if we can

improve or get it more a bit more

realistic right so let's just grab this

go back to our code let's just do like

this I think that should be fine right

uh let's try this example text here and

see if we can get some laughs breaks and

stuff and see if it actually works so

let's just clear this let's run it again

and take a look at the final result okay

that was done so yeah here we kind of

have the text let me assom in a bit and

let's open up our file output three chts

is a text to speech model designed for

dialogue applications it supports mixed

language input and offers multispeaker

capabilities with precise control over

prootic elements like like like laughter

like like pauses and intonation it

delivers natural and expressive speech

so please use the project responsibly at

your own okay so I guess it worked uh

you can see it took some small breaks

here but it wasn't

very I didn't hear in the laugh so you

can see we have uh some parameters down

here so let's put the laughs to like

seven and let's shorten up this text a

bit and try again so let's just add the

intro I had here now here we have some

laughs some breaks and the text is a bit

shorter but now we have adjusted kind of

the left to seven this should give more

of an impact I think so let's just run

it again

then okay so one thing maybe you noticed

we don't have control over what voice we

get at least I haven't found any way to

do that that is a bit annoying right we

can get a female voice we can get a male

voice uh if I'm wrong and you have an

idea how we can control that let me know

in the comments below I haven't seen

anything that indicates that we can do

that but uh let's just listen to this

now if we get this emotional qualities

okay so that was done let's run it so

out put three right hey YouTube gang uh

today we are looking at chat TTS if

Chris can get his act together and wake

up oh anyway I think the speech model is

pretty sweet and the quality seems uh

great so let's get look shall we

[Music]

yeah okay so that was a bit different so

I wanted to run this one more time and

let's listen to it but now we're going

to get some completely different voice

right okay so that was done so let's

listen to this version of the hey

YouTube gang like Anyway today we are

looking at chat TTS if Chris can get his

act together and wake

up well anyway I think the speech model

is pretty sweet and the

quality oh so great so let's take a look

shall we really really okay that was all

over the place but you can see totally

different voice totally different style

so it's very hard to control control

right uh but other than that it's pretty

cool I think the quality is good but

it's slow so we can't use it for any

real time stuff uh it's yeah because we

are actually running Cuda but it takes a

long time to to process all of this and

get the voice not a long time I would

say like 30 seconds maybe so it's not

that bad but it's not for real time

speech to Speech but it is pretty good

quality and I wanted to transition this

into uh bringing in a not this one but

this one so let's bring in an open

source llm here and we can do some other

stuff here now so let me just show you

how I set this up and how we can use an

llm to kind of get the output right so

basically what I did is yeah I brought

in the AMA uh local model so I had that

installed I generate a gener generate

control prompt so here the prompt is

like your a assistant helps add more

natural emotions to text to spech

synthesis given the following text we're

going to feed in our text please add

suitable emotion tokens like UV break

laugh where it's suitable to make the

speech more natural and expressive and

you can only use these two tokens use

laugh a lot but never do laugh laugh

that was just weird I try that and I

gave three examples of how this works

return the prompt and then we're going

to do like an

inputs uh we're going to run our

function we're going to do our prompt

right and we just going to run this true

and hopefully do an output uh uh yeah in

voice with output from our AMA model so

let me just create a new prompt here and

let's try it out and see if it works

okay so let's try to answer the meme

what did ilas really see at open AI

repeat the question and return the

answer so I also gave some information

about the meme from perplexity and let's

just hear different outputs of what the

answer could be okay so I didn't seem

that it worked but uh let's listen to it

anyway because it was pretty funny let's

have a listen here what did Ilia really

see at open AI Ilia saw mea's boobs

glowing blue with an otherworldly energy

signaling The ai's Awakening to its true

purpose stealing world leader okay

interesting I guess let's do a few more

inless rapid succession right what did I

really see at open AI Ilia saw a secret

underwater AI laboratory where neural

networks were training to control fish

armies a giant cat playing a keyboard

generating infinite versions of fan Cats

in the Cradle BL generated portraits of

Elon Musk as a velociraptor with

captions like Nick world domination

guarantee makes no sense what did Oya

really see at open AI AA saw secret AI

Society app plotting to take over

humanity and they were using gbt three

to write uh sonnets about

Captain okay so I think that's it I

think we prove it that uh yeah this

works is it uh good yeah I think the

quality is very good I think it's the

best quality maybe the best quality open

source uh TTS I've tried at least with

the emotional part here when we can add

in this yeah I don't know what you call

it but this laughs and stuff it's pretty

cool right uh but the problem is like

it's very kind of compute hungry so we

can't do like real time text or speech

to speech with it but uh I think we can

find some use use case for it and it's

early I haven't experimented so much

with it so maybe we can do something we

just have to wait and see uh I'm going

to be putting all of this the codes we

have been using now just in our GitHub

if you want to try it out just follow

the link in the description other than

that yeah thank you for checking this

out pretty cool link it's in the

description and yeah interesting stuff

in development of these open source TTS

models pretty cool if you ask me now

let's just hope we get the gbd4 O model

a voice model soon I'm really eager to

try it should be it has been a few weeks

now maybe this week we will see uh other

than that probably back tomorrow if not

maybe Thursday we'll see enjoy your day

and speak soon