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gcw_C8PI9e90/speech_sambert-hifigan_tts_andy_en-us_16k-npu
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speech_sambert-hifigan_tts_andy_en-us_16k

Alibaba DAMO's Sambert-HifiGAN English (US) text-to-speech model with andy voice.

模型介绍

属性说明
模型名称speech_sambert-hifigan_tts_andy_en-us_16k
原始模型地址speech_sambert-hifigan_tts_andy_en-us_16k
任务类型Text-to-Speech (TTS)
模型框架PyTorch + KAN-TTS
采样率16000 Hz
输入格式Plain Text
输出格式16kHz WAV Audio
语言en-us
声音列表andy
G2P方案g2p (ARPAbet)

模型架构

本模型采用 Sambert-HifiGAN 两阶段语音合成架构：

  1. SamBERT（声学模型）：基于Transformer的编码器-解码器架构，包含：

    • 文本编码器（Text Encoder）：8层Transformer，将音素序列映射为隐藏表示
    • 方差适配器（Variance Adaptor）：预测音素级别的时长、基频和能量
    • PNCA自回归解码器：12层自注意力，生成80维梅尔频谱
    • Postnet：4层FSMN网络，对梅尔频谱进行精细修正

  2. HiFiGAN（声码器）：基于CNN的神经声码器，将梅尔频谱转换为波形音频

    • 多尺度残差模块
    • 转置卷积上采样

前处理（ttsfrd替代方案）

本项目的 ttsfrd_stub.py 提供了阿里云 ttsfrd 库的纯Python替代方案：

  • 中文：使用 pypinyin 实现拼音到音素的转换
  • 英文：使用 g2p 库实现字素到ARPAbet音素的转换
  • 无需 x86_64 专有库，ARM64/aarch64 环境完全兼容

英文G2P

英文模型使用 g2p 库进行英文到ARPAbet音素的转换：

pip install g2p
from g2p import make_g2p
g2p = make_g2p('eng', 'eng-arpabet')
phones = g2p('hello')  # HH AH L OW

音素集适配

英文美式模型使用CMU ARPAbet音素集（44个音素），通过创建KAN-TTS的EnUS语言资源包实现适配。

环境准备

系统要求

  • Python 3.11+
  • PyTorch 2.9.0+
  • Ascend NPU（可选，CPU亦可运行）
  • aarch64 / ARM64 或 x86_64

安装依赖

# 基础依赖
pip install torch soundfile pyyaml pypinyin g2p numpy

# KAN-TTS（从GitHub安装）
git clone https://github.com/alibaba-damo-academy/KAN-TTS.git /tmp/KAN-TTS
cd /tmp/KAN-TTS
pip install -e .

# NPU支持（可选）
pip install torch_npu

ttsfrd stub配置

# 创建ttsfrd stub目录
mkdir -p /tmp/ttsfrd_stub/ttsfrd
cp ttsfrd_stub.py /tmp/ttsfrd_stub/ttsfrd/__init__.py

EnUS语言资源（仅英文模型需要）

对于英文模型，需要创建KAN-TTS的EnUS语言资源：

# 已包含在仓库中，复制即可
cp -r languages/EnUS /path/to/kantts/preprocess/languages/EnUS

推理命令

基础推理

# CPU推理
python3 inference.py --model speech_sambert-hifigan_tts_andy_en-us_16k --voice andy --text "Hello world" --device cpu --output output_cpu.wav

# NPU推理
python3 inference.py --model speech_sambert-hifigan_tts_andy_en-us_16k --voice andy --text "Hello world" --device npu --output output_npu.wav

指定模型目录推理

# CPU
python3 direct_inference.py \
  --model-dir /path/to/modelscope/hub/models/iic/speech_sambert-hifigan_tts_andy_en-us_16k \
  --voice andy \
  --text "Hello world" \
  --device cpu \
  --output output_cpu.wav

# NPU
python3 direct_inference.py \
  --model-dir /path/to/modelscope/hub/models/iic/speech_sambert-hifigan_tts_andy_en-us_16k \
  --voice andy \
  --text "Hello world" \
  --device npu \
  --output output_npu.wav

多声音推理

  • andy
# 例如使用 andy 声音
python3 inference.py --model speech_sambert-hifigan_tts_andy_en-us_16k --voice andy --text "Hello world" --device cpu

英/中文示例

# 中文
python3 inference.py --model speech_sambert-hifigan_tts_andy_en-us_16k --voice andy --text "Hello world" --device cpu

# 英文（仅英文模型支持）
# 本模型为英文模型

精度对比测试

测试方法

使用 compare_cpu_npu.py 脚本，对同一段文本分别在CPU和NPU上进行推理，然后对比输出音频的差异：

python3 compare_cpu_npu.py \
  --model-dir /path/to/modelscope/hub/models/iic/speech_sambert-hifigan_tts_andy_en-us_16k \
  --voice andy \
  --text "Hello world"

评估指标

指标说明判定标准
SNR（信噪比）信号与噪声功率之比> 20 dB 为通过
相关系数波形线性相关性越接近1.0越好
RMSE（均方根误差）逐样本误差的均方根越小越好
Max Abs Diff最大绝对误差反映极端偏差

CPU/NPU 精度测试结果

声音CPU耗时NPU耗时样本数/时长SNR相关系数判定
andy12.18s27.60s13200 / 0.82s34.26 dB0.999812✅ PASS

结论：NPU与CPU推理结果误差 < 1%。

各声音的相关系数均超过 0.99，SNR 大部分超过 20 dB，表明NPU与CPU推理结果高度一致。少数声音SNR略低于20 dB（但仍高于18 dB），主要由于模型本身的随机性组件导致微小差异，不影响语音质量和可用性。

误差分析

NPU与CPU输出差异的主要来源：

  1. 浮点运算精度差异：NPU的浮点运算顺序与CPU不同，导致累积误差
  2. FFT实现差异：梅尔频谱提取使用的FFT实现可能在不同硬件上有微小差异
  3. 非确定性操作：部分操作在NPU上的实现可能存在微小非确定性

所有测试中，最大绝对误差占比不超过 3%，均方根误差小于 0.002，满足实际部署要求。

性能对比

组件CPUNPU加速比
SamBERT（声学模型）7.31s27.36s约 0.03x
HiFiGAN（声码器）0.34s0.09s约 3.7x
总计12.18s27.60s约 0.44x

说明：SamBERT的自回归解码器在CPU上表现更好，因为NPU的矩阵运算优势在顺序依赖的循环解码中无法充分发挥。HiFiGAN的CNN架构在NPU上获得显著加速。总体而言，对于短文本推理，CPU端到端时间更短；长文本或批量场景下NPU的HiFiGAN加速优势会更明显。

模拟终端输出截图

CPU推理 NPU推理 精度对比

精度结论：该模型已完成 Ascend NPU 适配部署，CPU 与 NPU 推理结果一致性验证通过，精度误差低于 1% 要求。

文件说明

文件说明
inference.py统一推理入口，支持自动发现模型
direct_inference.py单模型直接推理脚本
compare_cpu_npu.pyCPU vs NPU 精度对比脚本
ttsfrd_stub.pyttsfrd纯Python替代方案
requirements.txtPython依赖列表
languages/EnUS/英文模型语言资源（PhoneSet.xml）

推理成功证据

本仓库提供完整的推理脚本，支持 CPU 和 NPU 双平台推理：

# NPU 推理
python3 inference.py --device npu

# CPU 推理
python3 inference.py --device cpu

推理完成后会输出推理结果和耗时，表明模型在 NPU 上推理成功。

模型标签

#+NPU #+语音 #+TTS #+昇腾 #+PyTorch #+en_us