用div和css做网站的步骤搜索引擎推广步骤
官网文档与示例
Fish Speech V1.2 是一款领先的文本到语音 (TTS) 模型，使用 30 万小时的英语、中文和日语音频数据进行训练。我尝试用1066运行，但是质量不尽如人意，建议使用RTX系列的显卡进行推理。
使用结果展示
text= """2024年1月6日，夜色如墨，而深圳C局客户机房内的灯光却异常明亮，现场支撑的淞哥，眼睛紧盯着屏幕，手指在键盘上飞速敲击，随着最后一行代码的执行，他难掩激动地在大网改造保障群对话框里迅速写下：“服务启动完成、OSS（无线运营商业务系统）正常接入、定时报表正常生成、数据迁移范围符合预期……”这不仅是一条消息，更是一声胜利的号角。
消息一发出，群里立刻沸腾了，点赞和鼓掌的表情包不断在屏幕上跳动着。这一刻，我们所有人的心都紧紧相连，共同分享着这份来之不易的喜悦。
我坐在电脑前，闭上眼睛，任由思绪穿越时空，回到了过去一年中的每一个日夜……
缘起：跨领域迎接挑战
在OMC（无线网络管理）的先进领域，运营商客户始终在追求拥有一个高效管理系统——能够统一掌控庞大网络设备的理想平台。无论省份、设备制造商如何分散，都能通过统一的OMC系统实现无缝运维管理，这将极大提升运维效率，优化网络性能。
此前，我们的PRS（无线网络性能评估系统）作为无线网络管理领域的创新成果，成为了运营商客户日常网络运维不可或缺的一部分。客户对我们的信赖和对大网能力的期待，成为我们不断追求技术突破的动力。
2019年，我们迈出了重要的一步：PRS首套1W大网商用系统上线。“1W大网”能够管理一万个等效网元，为了有效处理海量T级别网络性能数据，我们首次引入了“Hadoop分布式集群系统”。同时，我们还有灵活管理规模小于一万个网元的 “PRS小网”系统，它一直依赖于公司自主研发的高斯数据库来存储数据。因此在大网商用之初，研发团队面临的一大挑战便是同时维护Hadoop和高斯两套技术栈。"""
输出结果： output.wav
官网相关文档
https://fish.audio/zh-CN/about/ # 官方
https://speech.fish.audio/samples/ # 示例
https://github.com/fishaudio/fish-speech # 源码地址
使用硬件要求
GPU 内存: 4GB (用于推理), 8GB (用于微调)
系统: Linux, Windows
此处介绍的是ubuntu系统上的安装与使用。本文使用的windows 子系统ubuntu22.04
- 安装
# 创建一个 python 3.10 虚拟环境, 你也可以用 virtualenv
python3 -m venv sp_venv
source sp_venv/bin/activate# 安装 pytorch
pip3 install torch torchvision torchaudio -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple# 下载fish-speech 代码
git clone https://github.com/fishaudio/fish-speech# 安装 fish-speech
cd fish-speech
pip3 install -e .# (Ubuntu / Debian 用户) 安装 sox
apt install libsox-dev- 下载模型文件
方法一： 官网给定的下载模型文件命令：python ./tools/download_models.py
但是由于网络原型，可能下载不成功。如果有翻墙工具，可以下载。
方法二： 通过 modelscope 社区进行下载 ：https://modelscope.cn/models/AI-ModelScope/fish-speech-1.2/files
cd fish-speech
mkdir checkpoints/fish-speech-1.2-sft
将下载的模型文件拷贝到 fish-speech-1.2-sft 文件夹下
如果使用的windows 子系统 可以使用一下 命令
wsl cp config.json /home/km/fish-speech/checkpoints/fish-speech-1.2-sft
- 使用
使用方法有两种，
一种是通过 web UI 使用，更直观，便捷
一种是通过API方式，更灵活，移植性更大
web UI
python -m tools.webui \--llama-checkpoint-path "checkpoints/fish-speech-1.2-sft" \--decoder-checkpoint-path "checkpoints/fish-speech-1.2-sft/firefly-gan-vq-fsq-4x1024-42hz-generator.pth" \--decoder-config-name firefly_gan_vq
启动后 web : http://127.0.0.1:7860
API 方式使用
python -m tools.api \--listen 0.0.0.0:8080 \--llama-checkpoint-path "checkpoints/fish-speech-1.2-sft" \--decoder-checkpoint-path "checkpoints/fish-speech-1.2-sft/firefly-gan-vq-fsq-4x1024-42hz-generator.pth" \--decoder-config-name firefly_gan_vq
使用
python -m tools.post_api \--text "要输入的文本" \--reference_audio "参考音频路径" \--reference_text "参考音频的文本内容" \--streaming True
参考音频路径 可以在 https://speech.fish.audio/samples/ 中下载一个参考音频。也可以使用自己创建的音频文件。
注意格式为 ：wav
