Kokoro TTS：輕量級開源語音合成模型｜完整介紹與應用指南
前言
在人工智慧語音合成技術快速發展的今天，一個引人注目的新星悄然崛起。Kokoro 作為一款僅有 8,200 萬參數的文字轉語音（Text-to-Speech，TTS）模型，憑藉其優異的效能表現和創新的技術架構，在 TTS Spaces Arena 中脫穎而出，展現了小而美的技術實力。
Kokoro 的核心優勢
驚人的效能表現
Kokoro v0.19 在 TTS Spaces Arena 的單語音評比中一舉奪魁，這個成就特別引人矚目。它不僅擊敗了許多參數量更龐大的競爭對手，更為 TTS 技術發展帶來了新的思考方向：原來優秀的語音合成效果，並不一定需要海量的參數和運算資源。
豐富的語音選擇
Kokoro 提供 10 種精心設計的語音包，涵蓋：
- 美式英語發音特色（如 Adam、Michael）
- 英式英語口音（如 Bella、Sarah）
- 不同性別和語音特徵的選擇
每個語音包都經過專業調校，確保音質清晰自然，能滿足不同場景的應用需求。
開放透明的技術生態
作為一個以 Apache 2.0 許可證發布的開源項目，Kokoro 為開發者和研究者提供了充分的自由度：
- 允許商業應用
- 支持二次開發
- 鼓勵社群協作
- 促進技術創新
技術細節深度解析
創新的架構設計
Kokoro 採用了精簡而高效的技術方案：
- 基於 StyleTTS 2 和 ISTFTNet 的混合架構
- 純解碼器設計，捨棄了傳統的編碼器結構
- 不使用擴散模型，降低計算複雜度
- 優化的參數配置，確保高效能輸出
訓練資料特色
模型的訓練過程極具特色：
- 使用少於 100 小時的精選音頻數據
- 嚴格篩選合法授權的音源材料
- 採用公共領域音頻和商業 TTS 生成的合成音頻
- 確保數據品質和版權合規
成本效益分析
在開發成本方面，Kokoro 展現了極高的性價比：
- 使用 Vast.ai 的 A100 80GB GPU 進行訓練
- 每小時訓練成本低於 1 美元
- 相較傳統雲端服務節省大量開支
應用指南與實踐建議
快速上手教程
- 線上體驗：
- 訪問 Hugging Face Spaces 提供的演示頁面
- 網址：hf.co/spaces/hexgrad/Kokoro-TTS
- 直接輸入文字即可體驗語音合成效果
- 本地部署：
- 提供 Google Colab 上的範例代碼
- 支援 ONNX 格式，便於跨平台部署
- 完整的安裝文檔和使用說明
目前的限制與未來展望
待改進領域
- 語音克隆能力
- 受限於訓練數據量，暫不支援語音克隆功能
- 未來可能通過擴充數據集來實現此功能
- 語音轉換依賴性
- 需要依賴外部 g2p 工具（espeak-ng）
- 可能影響某些特殊文本的轉換準確度
- 應用場景限制
- 在長篇內容上表現較佳
- 對話場景的自然度有待提升
目前版本
- 0.19(last stable version) 僅支援英文版本
- 0.23(experimental/WIP) 可使用us、gv、fr、jp、kr、cn，可以前往Kokoro-TTS Huggingface spaces試用
技術支援與社群資源
如需進一步了解或獲取技術支援：
結語
Kokoro 的成功證明了，在 TTS 技術領域，精巧的設計往往比龐大的模型更具價值。隨著技術的不斷演進和社群的持續貢獻，我們期待看到 Kokoro 在未來帶來更多驚喜。
補充
什麼是 g2p？ (What is g2p?)
g2p 是 “grapheme-to-phoneme” 的縮寫，意思是「字形到音素」。
- 字形 (Grapheme)： 指的是書寫系統中代表一個語言單位的最小單位，例如英文字母 “a”、”b”、”c”，或是中文字「一」、「二」、「三」。
- 音素 (Phoneme)： 指的是語言中能夠區別意義的最小語音單位。例如英文單字 “cat” 中有三個音素 /k/、/æ/、/t/。
g2p 的任務就是將書寫的文字（字形）轉換成對應的發音（音素）。這個轉換並不容易，尤其是在英文等拼寫和發音不完全一致的語言中。
為什麼需要 g2p？ (Why is g2p needed?)
文字轉語音 (TTS) 系統需要知道每個字或詞的發音才能合成出語音。由於文字的拼寫和發音之間並非總是直接對應，因此需要 g2p 工具來進行轉換。例如：
- 英文單字 “cat” 的拼寫和發音相對簡單，可以直接對應到 /kæt/。
- 但 “phone” 的拼寫是 “ph”，發音卻是 /f/，這就需要 g2p 工具來處理這種不規則的對應關係。
espeak-ng 是什麼？ (What is espeak-ng?)
espeak-ng 是一個開源的 g2p 和語音合成軟體，它可以用來將文字轉換成音素序列，並且也能夠合成簡單的語音。Kokoro 模型使用 espeak-ng 來進行 g2p 轉換，也就是將輸入的文字轉換成音素序列，然後再由 Kokoro 模型根據這些音素序列來合成更自然的語音。
依賴 espeak-ng 的優缺點 (Advantages and Disadvantages of relying on espeak-ng)
- 優點 (Advantages)：
- 方便性 (Convenience)： espeak-ng 是一個現成的工具，可以方便地整合到 Kokoro 模型中，節省了開發 g2p 模組的時間和精力。
- 成熟度 (Maturity)： espeak-ng 是一個發展多年的專案，具有一定的成熟度和穩定性。
- 多語言支援 (Multilingual Support)： espeak-ng 支援多種語言的 g2p 轉換，這也讓 Kokoro 在架構上具備了支援多語言的潛力。
- 缺點 (Disadvantages)：
- 準確性限制 (Accuracy Limitation)： espeak-ng 的 g2p 轉換並非總是準確，尤其是在處理一些不規則的拼寫或外來語時，可能會產生錯誤的音素序列，進而影響 Kokoro 合成語音的品質。
- 額外依賴 (External Dependency)： 依賴外部工具意味著 Kokoro 的效能和穩定性部分取決於 espeak-ng，如果 espeak-ng 出現問題，也會影響到 Kokoro。