Update app.py
Browse files
app.py
CHANGED
@@ -1,38 +1,42 @@
|
|
1 |
import gradio as gr
|
2 |
from infer_onnx import TTS
|
3 |
-
from ruaccent import RUAccent
|
4 |
|
5 |
-
|
|
|
6 |
|
|
|
7 |
models = ["TeraTTS/natasha-g2p-vits", "TeraTTS/glados2-g2p-vits"]
|
8 |
|
9 |
-
|
|
|
10 |
|
|
|
11 |
accentizer = RUAccent(workdir="./model/ruaccent")
|
12 |
accentizer.load(omograph_model_size='medium', dict_load_startup=True)
|
13 |
|
14 |
-
|
15 |
def process_text(text: str) -> str:
|
16 |
text = accentizer.process_all(text)
|
17 |
return text
|
18 |
|
19 |
-
|
|
|
20 |
if prep_text:
|
21 |
text = process_text(text)
|
22 |
-
audio = models[model_name](text,
|
23 |
models[model_name].save_wav(audio, 'temp.wav')
|
24 |
|
25 |
return 'temp.wav', f"Обработанный текст: '{text}'"
|
26 |
|
|
|
27 |
model_choice = gr.Dropdown(choices=list(models.keys()), value="TeraTTS/natasha-g2p-vits", label="Выберите модель")
|
28 |
input_text = gr.Textbox(label="Введите текст для синтеза речи")
|
29 |
-
prep_text = gr.Checkbox(label="Предобработать", info="Хотите
|
30 |
-
|
31 |
|
32 |
output_audio = gr.Audio(label="Аудио", type="numpy")
|
33 |
output_text = gr.Textbox(label="Обработанный текст")
|
34 |
|
35 |
-
iface = gr.Interface(fn=text_to_speech, inputs=[model_choice,
|
36 |
iface.launch()
|
37 |
-
|
38 |
-
|
|
|
1 |
import gradio as gr
|
2 |
from infer_onnx import TTS
|
3 |
+
from ruaccent import RUAccent # https://huggingface.co/TeraTTS/accentuator
|
4 |
|
5 |
+
# Заголовок и ссылка на репозиторий с моделями
|
6 |
+
title = "Ссылка на репозиторий с моделями: https://github.com/Tera2Space/RUTTS"
|
7 |
|
8 |
+
# Список моделей TTS для выбора
|
9 |
models = ["TeraTTS/natasha-g2p-vits", "TeraTTS/glados2-g2p-vits"]
|
10 |
|
11 |
+
# Создаем словарь моделей и инициализируем их
|
12 |
+
models = {k: TTS(k) for k in models}
|
13 |
|
14 |
+
# Создаем объект для акцентуации текста
|
15 |
accentizer = RUAccent(workdir="./model/ruaccent")
|
16 |
accentizer.load(omograph_model_size='medium', dict_load_startup=True)
|
17 |
|
18 |
+
# Функция для предобработки текста (акцентуация и ё)
|
19 |
def process_text(text: str) -> str:
|
20 |
text = accentizer.process_all(text)
|
21 |
return text
|
22 |
|
23 |
+
# Функция для синтеза речи
|
24 |
+
def text_to_speech(model_name, length_scale, text, prep_text):
|
25 |
if prep_text:
|
26 |
text = process_text(text)
|
27 |
+
audio = models[model_name](text, length_scale=length_scale)
|
28 |
models[model_name].save_wav(audio, 'temp.wav')
|
29 |
|
30 |
return 'temp.wav', f"Обработанный текст: '{text}'"
|
31 |
|
32 |
+
# Создание интерфейса Gradio
|
33 |
model_choice = gr.Dropdown(choices=list(models.keys()), value="TeraTTS/natasha-g2p-vits", label="Выберите модель")
|
34 |
input_text = gr.Textbox(label="Введите текст для синтеза речи")
|
35 |
+
prep_text = gr.Checkbox(label="Предобработать", info="Хотите предобработать текст? (ударения, ё)", value=True)
|
36 |
+
length_scale = gr.Slider(minimum=0.1, maximum=2.0, label="Length scale (увеличить длину звучания) По умолчанию: 1.2", value=1.2)
|
37 |
|
38 |
output_audio = gr.Audio(label="Аудио", type="numpy")
|
39 |
output_text = gr.Textbox(label="Обработанный текст")
|
40 |
|
41 |
+
iface = gr.Interface(fn=text_to_speech, inputs=[model_choice, length_scale, input_text, prep_text], outputs=[output_audio, output_text], title=title)
|
42 |
iface.launch()
|
|
|
|