# CosyVoice

CosyVoice多语言、音色和情感控制模型

## 论文

- [CosyVoice: A Scalable Multilingual Zero-shot Text-to-speech Synthesizer
 based on Supervised Semantic Tokens](https://fun-audio-llm.github.io/pdf/CosyVoice_v1.pdf)

## 模型结构

CosyVoice 的架构包括文本编码器、语音标记器、大型语言模型和条件流匹配模型。它将文本到语音的转换过程视为一个自回归序列生成问题，并通过条件流匹配模型将语音令牌转换为Mel频谱图，最后使用HiFiGAN声码器合成波形。

<div align="center">
    <img src="./asset/model.jpg"/>
</div>

## 算法原理

CosyVoice 结合了一个自回归 transformer（transformer）基础的语言模型（模型）来为输入 文本生成语音标记（Token）。一个基于常微分方程（ODE-based）扩散模型，通过流对齐从生成的标记（Token）中重建 Mel 谱。随后，采用基于 HiFTNet 的 声码器从重建的 Mel 谱合成波形。虚线模型在某些应用中是可选的，例如跨 语言克隆和说话者微调推理。

<div align=center>
    <img src="./asset/theory.jpg"/>
</div>

## 环境配置

### Docker（方法一）

[光源](https://www.sourcefind.cn/#/service-details)拉取docker镜像的地址与使用步骤

```
docker pull image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/pytorch:2.1.0-ubuntu20.04-dtk24.04.1-py3.10

docker run -it -v /path/your_code_data/:/path/your_code_data/ -v /opt/hyhal/:/opt/hyhal/:ro --shm-size=128G --privileged=true --device=/dev/kfd --device=/dev/dri/ --group-add video --name cosyvoice <your imageID> bash

cd /path/your_code_data/

pip install -r requirements.txt -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --trusted-host mirrors.aliyun.com

pip install --upgrade gradio

sudo apt-get install sox libsox-dev

export PYTHONPATH=third_party/Matcha-TTS

source ~/.bashrc 
```

### Dockerfile（方法二）

```
cd /path/your_code_data/docker

docker build --no-cache -t  cosyvoice:latest .

docker run --shm-size=128G --name  cosyvoice -v /opt/hyhal:/opt/hyhal:ro --privileged=true --device=/dev/kfd --device=/dev/dri/ --group-add video -v /path/your_code_data/:/path/your_code_data/ -it  cosyvoice bash

pip install --upgrade gradio

sudo apt-get install sox libsox-dev

export PYTHONPATH=third_party/Matcha-TTS

source ~/.bashrc 
```

### Anaconda（方法三）

关于本项目DCU显卡所需的特殊深度学习库可从[光合](https://developer.hpccube.com/tool/)开发者社区下载安装。
```
DTK驱动：dtk24.04
python：python3.10
torch:2.1
torchvision: 0.16.0
deepspped: 0.12.3
gradio：4.42.0
```
`Tips：以上dtk驱动、python、paddle等DCU相关工具版本需要严格一一对应`

关于本项目DCU显卡所需的特殊深度学习库可从[光合](https://developer.hpccube.com/tool/)开发者社区下载安装。
```
conda create -n  cosyvoice python=3.10

conda activate  cosyvoice

cd /path/your_code_data/

pip install -r requirements.txt -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple

pip install --upgrade gradio

sudo apt-get install sox libsox-dev

export PYTHONPATH=third_party/Matcha-TTS

source ~/.bashrc 
```

## 数据集

无

## 推理

### 单机单卡

```
python cli_demo.py
```

### 网页web推理

```
python webui.py --port 7860 --model_dir pretrained_models/CosyVoice-300M 
```

- [cross_lingual_prompt](./cross_lingual_prompt.wav)

- [zero_shot_prompt](./zero_shot_prompt.wav)

## result

### 语音生成

<div align=center>
    <img src="./asset/result.jpg"/>
</div>

- [cross_lingual_prompt](./cross_lingual_prompt.wav)

- [zero_shot_prompt](./zero_shot_prompt.wav)

### 精度

无

## 应用场景

### 算法类别

`语音生成`

### 热点应用行业

`金融,教育,交通,政府`

## 预训练权重

- [CosyVoice-300M](https://www.modelscope.cn/iic/CosyVoice-300M.git pretrained_models/CosyVoice-300M)

- [CosyVoice-300M-SFT.git](https://www.modelscope.cn/iic/CosyVoice-300M-SFT.git pretrained_models/CosyVoice-300M-SFT)

- [CosyVoice-300M-Instruct](https://www.modelscope.cn/iic/CosyVoice-300M-Instruct.git pretrained_models/CosyVoice-300M-Instruct)

- [CosyVoice-ttsfrd](https://www.modelscope.cn/iic/CosyVoice-ttsfrd.git pretrained_models/CosyVoice-ttsfrd)

预训练权重快速下载中心：[SCNet AIModels](http://113.200.138.88:18080/aimodels)

项目中的预训练权重可从快速下载通道下载

## 源码仓库及问题反馈

- https://developer.hpccube.com/codes/modelzoo/cosyvoice_pytorch

## 参考资料

- [FunAudioLLM/CosyVoice github](https://github.com/FunAudioLLM/CosyVoice)

- [CosyVoice: A Scalable Multilingual Zero-shot Text-to-speech Synthesizer
 based on Supervised Semantic Tokens](https://fun-audio-llm.github.io/pdf/CosyVoice_v1.pdf)
