一、关于 Fish Speech

Fish Speech : Brand new TTS solution

• github : https://github.com/fishaudio/fish-speech (240916 10.7k)
• Fish Audio demo : https://fish.audio/
• 快速开始 ： https://github.com/fishaudio/fish-speech/blob/main/inference.ipynb
• 官方文档：https://speech.fish.audio/zh/
• 示例：https://speech.fish.audio/zh/samples/
• 视频介绍（bilibili）：
  https://www.bilibili.com/video/BV1pu46eVEk7
  https://www.bilibili.com/video/BV1wz421B71D
  https://www.bilibili.com/video/BV1zJ4m1K7cj

---

架构

---

Fish Speech V1.1 技术介绍[视频]

---

二、配置

---

1、Linux 配置

# 创建一个 python 3.10 虚拟环境, 你也可以用 virtualenv
conda create -n fish-speech python=3.10
conda activate fish-speech# 安装 pytorch
pip3 install torch torchvision torchaudio# 安装 fish-speech
pip3 install -e .[stable]# (Ubuntu / Debian 用户) 安装 sox + ffmpeg
apt install libsox-dev ffmpeg

---

2、Docker 配置

1）安装 NVIDIA Container Toolkit：

Docker 如果想使用 GPU 进行模型训练和推理，需要安装 NVIDIA Container Toolkit ：

对于 Ubuntu 用户：

# 添加远程仓库
curl -fsSL https://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg \&& curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/stable/deb/nvidia-container-toolkit.list | \sed 's#deb https://#deb [signed-by=/usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg] https://#g' | \sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list
# 安装 nvidia-container-toolkit
sudo apt-get update
sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit
# 重启 Docker 服务
sudo systemctl restart docker

对于使用其他 Linux 发行版的用户，安装指南请参考：NVIDIA Container Toolkit Install-guide。

注：对于中国大陆的用户，您可能需要使用代理来完成相关工具的安装。

---

2）拉取并运行 fish-speech 镜像

# 拉取镜像
docker pull fishaudio/fish-speech:latest-dev
# 运行镜像
docker run -it \--name fish-speech \--gpus all \-p 7860:7860 \fishaudio/fish-speech:latest-dev \zsh
# 如果需要使用其他端口，请修改 -p 参数为 YourPort:7860

---

3）下载模型依赖

确保您在 docker 容器内的终端，然后再从我们的 huggingface 仓库下载所需的 vqgan 和 llama 模型。

huggingface-cli download fishaudio/fish-speech-1.4 --local-dir checkpoints/fish-speech-1.4

对于中国大陆用户，可以通过镜像站下载。

HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com huggingface-cli download fishaudio/fish-speech-1.4 --local-dir checkpoints/fish-speech-1.4

---

4）配置环境变量，访问 WebUI

在 docker 容器内的终端，输入 export GRADIO_SERVER_NAME="0.0.0.0" ，从而让外部可以访问 docker 内的 gradio 服务。 接着在 docker 容器内的终端，输入 python tools/webui.py 即可开启 WebUI 服务。

如果是 WSL 或者是 MacOS ，访问 http://localhost:7860 即可打开 WebUI 界面。

如果是部署在服务器上，更换 localhost 为您的服务器 ip 即可。

---

三、快速开始

1、设置

---

For Windows User / win用户

!chcp 65001

---

For Linux User / Linux 用户

import locale
locale.setlocale(locale.LC_ALL, 'en_US.UTF-8')

---

2、准备模型

# For Chinese users, you probably want to use mirror to accelerate downloading
# !set HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com
# !export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com !huggingface-cli download fishaudio/fish-speech-1.4 --local-dir checkpoints/fish-speech-1.4/

---

3、WebUI Inference

You can use --compile to fuse CUDA kernels for faster inference (10x).

!python tools/webui.py \--llama-checkpoint-path checkpoints/fish-speech-1.4 \--decoder-checkpoint-path checkpoints/fish-speech-1.4/firefly-gan-vq-fsq-8x1024-21hz-generator.pth \# --compile

---

四、Break-down CLI Inference

---

1、从语音生成 prompt:

你应该能得到一个 fake.npy 文件.

## Enter the path to the audio file here
src_audio = r"D:\PythonProject\vo_hutao_draw_appear.wav"!python tools/vqgan/inference.py \-i {src_audio} \--checkpoint-path "checkpoints/fish-speech-1.4/firefly-gan-vq-fsq-8x1024-21hz-generator.pth"from IPython.display import Audio, display
audio = Audio(filename="fake.wav")
display(audio)

---

2、从文本生成语义 token:

该命令会在工作目录下创建 codes_N 文件, 其中 N 是从 0 开始的整数.

您可以使用 --compile 来融合 cuda 内核以实现更快的推理 (~30 tokens/秒 -> ~300 tokens/秒)

!python tools/llama/generate.py \--text "hello world" \--prompt-text "The text corresponding to reference audio" \--prompt-tokens "fake.npy" \--checkpoint-path "checkpoints/fish-speech-1.4" \--num-samples 2# --compile

---

3、从语义 token 生成人声:

!python tools/vqgan/inference.py \-i "codes_0.npy" \--checkpoint-path "checkpoints/fish-speech-1.4/firefly-gan-vq-fsq-8x1024-21hz-generator.pth"from IPython.display import Audio, display
audio = Audio(filename="fake.wav")
display(audio)

---

2024-09-16（一）