LuxTTS README

The project's README from github.com/ysharma3501/LuxTTS. As one markdown file: README.md.

LuxTTS

Hugging Face Model   Hugging Face Space   Colab Notebook

LuxTTS is an lightweight zipvoice based text-to-speech model designed for high quality voice cloning and realistic generation at speeds exceeding 150x realtime.

https://github.com/user-attachments/assets/a3b57152-8d97-43ce-bd99-26dc9a145c29

The main features are

Usage

You can try it locally, colab, or spaces.

Open In Colab Open in Spaces

Simple installation:

git clone https://github.com/ysharma3501/LuxTTS.git
cd LuxTTS
pip install -r requirements.txt

Load model:

from zipvoice.luxvoice import LuxTTS

# load model on GPU
lux_tts = LuxTTS('YatharthS/LuxTTS', device='cuda')

# load model on CPU
# lux_tts = LuxTTS('YatharthS/LuxTTS', device='cpu', threads=2)

# load model on MPS for macs
# lux_tts = LuxTTS('YatharthS/LuxTTS', device='mps')

Simple inference

import soundfile as sf
from IPython.display import Audio

text = "Hey, what's up? I'm feeling really great if you ask me honestly!"

## change this to your reference file path, can be wav/mp3
prompt_audio = 'audio_file.wav'

## encode audio(takes 10s to init because of librosa first time)
encoded_prompt = lux_tts.encode_prompt(prompt_audio, rms=0.01)

## generate speech
final_wav = lux_tts.generate_speech(text, encoded_prompt, num_steps=4)

## save audio
final_wav = final_wav.numpy().squeeze()
sf.write('output.wav', final_wav, 48000)

## display speech
if display is not None:
  display(Audio(final_wav, rate=48000))

Inference with sampling params:

import soundfile as sf
from IPython.display import Audio

text = "Hey, what's up? I'm feeling really great if you ask me honestly!"

## change this to your reference file path, can be wav/mp3
prompt_audio = 'audio_file.wav'

rms = 0.01 ## higher makes it sound louder(0.01 or so recommended)
t_shift = 0.9 ## sampling param, higher can sound better but worse WER
num_steps = 4 ## sampling param, higher sounds better but takes longer(3-4 is best for efficiency)
speed = 1.0 ## sampling param, controls speed of audio(lower=slower)
return_smooth = False ## sampling param, makes it sound smoother possibly but less cleaner
ref_duration = 5 ## Setting it lower can speedup inference, set to 1000 if you find artifacts.

## encode audio(takes 10s to init because of librosa first time)
encoded_prompt = lux_tts.encode_prompt(prompt_audio, duration=ref_duration, rms=rms)

## generate speech
final_wav = lux_tts.generate_speech(text, encoded_prompt, num_steps=num_steps, t_shift=t_shift, speed=speed, return_smooth=return_smooth)

## save audio
final_wav = final_wav.numpy().squeeze()
sf.write('output.wav', final_wav, 48000)

## display speech
if display is not None:
  display(Audio(final_wav, rate=48000))

Tips

Community

Thanks to all community contributions!

Info

Q: How is this different from ZipVoice?

A: LuxTTS uses the same architecture but distilled to 4 steps with an improved sampling technique. It also uses a custom 48khz vocoder instead of the default 24khz version.

Q: Can it be even faster?

A: Yes, currently it uses float32. Float16 should be significantly faster(almost 2x).

Roadmap

Acknowledgments

Final Notes

The model and code are licensed under the Apache-2.0 license. See LICENSE for details.

Stars/Likes would be appreciated, thank you.

Email: [email protected]

LuxTTS (ysharma3501/LuxTTS)

Searching Database…

5.5K ·GitHub
Что это такое?LuxTTS — это легковесная модель синтеза речи по тексту, построенная на архитектуре ZipVoice и предназначенная для высококачественного клонирования голоса и быстрой генерации речи.
Это отдельное приложение или модель/библиотека, которую я встраиваю сам?Это модель и кодовая база, которые вы загружаете и запускаете сами (локально, в Colab или через Spaces); сообщество также предлагает отдельные фронтенды на Gradio и ComfyUI.
Как мне его запустить?Установите модель простой установкой в стиле pip, затем загрузите её и запустите инференс, при желании с пользовательскими параметрами сэмплирования.
Клонирование голоса работает с любым аудиофрагментом?Нужен эталонный аудиофрагмент длительностью не менее 3 секунд; если клонированная речь звучит металлически, можно включить опцию сглаживания, а параметр 'tshift' позволяет выбирать между точностью произношения и качеством.
Работает ли это на Mac с чипами Apple Silicon?Да, поддержка MPS (GPU Apple Silicon) уже выпущена в дополнение к стандартным вариантам работы на GPU/CPU.
Чем LuxTTS отличается от ZipVoice?LuxTTS использует ту же архитектуру, но дистиллирован до 4 шагов сэмплирования и применяет улучшенный метод сэмплирования; вместо стандартного вокодера на 24 кГц в нём используется собственный вокодер на 48 кГц для более чистого звука.
Можно ли сделать инференс ещё быстрее?Да, сейчас модель работает во float32; переход на float16 должен дать почти двукратное ускорение, и это запланировано в дорожной карте.
Какое качество звука она генерирует?Она выдаёт чистую речь на частоте 48 кГц, что обеспечивает более высокую точность звука, чем у большинства моделей синтеза речи, которые обычно ограничены 24 кГц.
Есть ли готовые приложения, чтобы попробовать LuxTTS без программирования?Да, сообщество создало Lux-TTS-Gradio, OptiSpeech (приложение с удобным интерфейсом), ноды LuxTTS-Comfyui, версию в формате ONNX и демо-версию на FalAI.
What are similar projects?MOSS-TTS-Nano, OpenVoice, dia, MOSS-TTS, csm, bark, DramaBox, FireRedAudio
Size
0.1 MB
Stars
5.5K
Updated
CommitJun 05
Age
8mo
Commits · 90 Days