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ESPnet JETS Text-to-Speech (TTS) Model for ONNX

imdanboy/jets exported to ONNX. This model is an ONNX export using the espnet_onnx library.


Usage with txtai

txtai has a built in Text to Speech (TTS) pipeline that makes using this model easy.
import soundfile as sf
from txtai.pipeline import TextToSpeech
# Build pipeline
tts = TextToSpeech("NeuML/ljspeech-jets-onnx")
# Generate speech
speech = tts("Say something here")
# Write to file
sf.write("out.wav", speech, 22050)


Usage with ONNX

This model can also be run directly with ONNX provided the input text is tokenized. Tokenization can be done with ttstokenizer.
Note that the txtai pipeline has additional functionality such as batching large inputs together that would need to be duplicated with this method.
import onnxruntime
import soundfile as sf
import yaml
from ttstokenizer import TTSTokenizer
# This example assumes the files have been downloaded locally
with open("ljspeech-jets-onnx/config.yaml", "r", encoding="utf-8") as f:
config = yaml.safe_load(f)
# Create model
model = onnxruntime.InferenceSession(
"ljspeech-jets-onnx/model.onnx",
providers=["CPUExecutionProvider"]
)
# Create tokenizer
tokenizer = TTSTokenizer(config["token"]["list"])
# Tokenize inputs
inputs = tokenizer("Say something here")
# Generate speech
outputs = model.run(None, {"text": inputs})
# Write to file
sf.write("out.wav", outputs[0], 22050)


How to export

More information on how to export ESPnet models to ONNX can be found here.

數(shù)據(jù)評估

NeuML/ljspeech-jets-onnx瀏覽人數(shù)已經(jīng)達(dá)到694,如你需要查詢該站的相關(guān)權(quán)重信息,可以點(diǎn)擊"5118數(shù)據(jù)""愛站數(shù)據(jù)""Chinaz數(shù)據(jù)"進(jìn)入;以目前的網(wǎng)站數(shù)據(jù)參考,建議大家請以愛站數(shù)據(jù)為準(zhǔn),更多網(wǎng)站價(jià)值評估因素如:NeuML/ljspeech-jets-onnx的訪問速度、搜索引擎收錄以及索引量、用戶體驗(yàn)等;當(dāng)然要評估一個(gè)站的價(jià)值,最主要還是需要根據(jù)您自身的需求以及需要,一些確切的數(shù)據(jù)則需要找NeuML/ljspeech-jets-onnx的站長進(jìn)行洽談提供。如該站的IP、PV、跳出率等!

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