语音模型vits的输入是什么

语音模型 VITS (Vision-Infused Transformer for Speech Recognition) 的输入是音频信号。通常情况下，这些音频信号是从麦克风或其他录音设备中捕获的。在进行语音识别之前，这些音频信号需要进行预处理，例如进行降噪、语音分割和语音特征提取等操作，以便更好地输入到 VITS 模型中进行处理和识别。

相关问题

python调用VITS语音合成模型

要在Python中调用VITS语音合成模型，你需要先安装相关的依赖库和模型。以下是一些步骤：

1. 安装Python依赖库
你需要安装Python的依赖库，如numpy、torch等。你可以使用以下命令安装：

pip install numpy
pip install torch

2. 下载VITS模型
你需要从官方网站下载VITS模型，下载完成后，将模型文件放在你的工作目录中。

3. 编写Python代码
你需要编写Python代码来调用VITS模型。以下是一个简单的示例：

import torch
import numpy as np
from scipy.io.wavfile import write

# 加载模型
model = torch.hub.load('s3prl/s3prl', 'vits_base') 
model.cuda()
model.eval()

# 文本输入
text = "Hello world"

# 获取音频输出
with torch.no_grad():
    output = model.generate(text)
    audio = output["audio"].squeeze().cpu().numpy()

# 保存音频文件
write("output.wav", 16000, (audio * 32767).astype(np.int16))

上述代码中，我们首先加载了VITS模型，并将其移动到GPU上。然后，我们提供了一个文本输入，并调用了模型的generate方法来获取音频输出。最后，我们将音频保存到一个WAV文件中。

这只是一个简单的示例，你可以根据自己的需求进行修改和扩展。

python调用vits语音合成模型

要使用 Python 调用 VITS（Very Deep Text-to-Speech）语音合成模型，你需要进行以下步骤：

1. 安装依赖

要使用 VITS，你需要安装 PyTorch 和 Transformers 库。你可以使用以下命令安装它们：

pip install torch
pip install transformers

2. 下载预训练模型

你需要从 Hugging Face 的模型库中下载预训练的 VITS 模型。你可以使用以下代码：

from transformers import Wav2Vec2ForCTC, Wav2Vec2Tokenizer

tokenizer = Wav2Vec2Tokenizer.from_pretrained("facebook/wav2vec2-base-960h")
model = Wav2Vec2ForCTC.from_pretrained("facebook/wav2vec2-base-960h")

3. 准备输入数据

你需要将文本转换为音频，以便送入模型。你可以使用以下代码：

text = "Hello, how are you?"
input_values = tokenizer(text, return_tensors='pt').input_values

4. 运行模型

你可以使用以下代码运行模型：

with torch.no_grad():
    logits = model(input_values).logits
    predicted_waveform = torch.squeeze(logits, 0).numpy()

5. 保存输出结果

最后，你可以将预测的音频保存为 WAV 文件，例如：

import soundfile as sf

sf.write("predicted_audio.wav", predicted_waveform, 16000)

这样，你就可以使用 Python 调用 VITS 语音合成模型了。