Chatterbox — клонирование голоса

Запускайте Chatterbox TTS от Resemble AI для zero-shot клонирования голоса и многоязычного синтеза речи на GPU Clore.ai.

Chatterbox — это семейство современных open-source моделей синтеза речи от Resemble AI. Она выполняет нулевое клонирование голоса по короткому эталонному фрагменту (~10 секунд), поддерживает паралингвистические теги, такие как [laugh] и [cough], и предлагает мультилингвальный вариант, охватывающий более 23 языков. Доступны три варианта модели: Turbo (350M, низкая задержка), Original (500M, креативные настройки) и Multilingual (500M, 23+ языков).

GitHub: resemble-ai/chatterbox PyPI: chatterbox-tts Лицензия: MIT

Ключевые особенности

• Клонирование голоса в нулевой настройке — клонирует любой голос по ~10 секундам эталонного аудио

• Паралингвистические теги (Turbo) — [laugh], [cough], [chuckle], [sigh] для реалистичной речи

• 23+ языков (Multilingual) — арабский, китайский, французский, немецкий, японский, корейский, русский, испанский и другие

• Настройка CFG и преувеличения (Original) — креативный контроль выразительности

• Три размера моделей — Turbo (350M), Original (500M), Multilingual (500M)

• Лицензия MIT — полностью открыто для коммерческого использования

Требования

Компонент	Минимум	Рекомендуется
GPU	RTX 3060 12 ГБ	RTX 3090 / RTX 4090
VRAM	6 GB	10 ГБ+
ОЗУ	8 ГБ	16 ГБ
Диск	5 ГБ	15 ГБ
Python	3.10+	3.11
CUDA	11.8+	12.1+

Рекомендация Clore.ai: RTX 3090 ($0.30–1.00/день) для комфортного запаса VRAM. RTX 3060 подходит для модели Turbo. Для Multilingual с длинными текстами рассмотрите RTX 4090 ($0.50–2.00/день).

Установка

# Установить из PyPI
pip install chatterbox-tts

# Или установить из исходников
git clone https://github.com/resemble-ai/chatterbox.git
cd chatterbox
pip install -e .

# Проверка
python -c "from chatterbox.tts import ChatterboxTTS; print('Chatterbox ready')"

Быстрый старт

Модель Turbo (наименьшая задержка)

import torchaudio as ta
from chatterbox.tts_turbo import ChatterboxTurboTTS

model = ChatterboxTurboTTS.from_pretrained(device="cuda")

# Базовый TTS с паралингвистическими тегами
text = "Hey, welcome back! [chuckle] I've got some great news for you today."

# Клонирование голоса — предоставьте эталонный клип длительностью 10+ секунд
wav = model.generate(text, audio_prompt_path="reference_voice.wav")

ta.save("output_turbo.wav", wav, model.sr)
print(f"Saved at {model.sr} Hz")

Модель Original (английский, креативный контроль)

import torchaudio as ta
from chatterbox.tts import ChatterboxTTS

model = ChatterboxTTS.from_pretrained(device="cuda")

text = "The quick brown fox jumps over the lazy dog. It was a beautiful morning."

# Генерация без клонирования голоса (используется голос по умолчанию)
wav = model.generate(text)
ta.save("output_default.wav", wav, model.sr)

# Генерация с клонированием голоса
wav = model.generate(text, audio_prompt_path="my_voice_sample.wav")
ta.save("output_cloned.wav", wav, model.sr)

Примеры использования

Мультилингвальное клонирование голоса

import torchaudio as ta
from chatterbox.mtl_tts import ChatterboxMultilingualTTS

model = ChatterboxMultilingualTTS.from_pretrained(device="cuda")

# Французский
french_text = "Bonjour, comment allez-vous? Bienvenue dans notre démonstration."
wav_fr = model.generate(french_text, language_id="fr")
ta.save("output_french.wav", wav_fr, model.sr)

# Japanese
japanese_text = "こんにちは、テキスト読み上げのデモンストレーションです。"
wav_ja = model.generate(japanese_text, language_id="ja")
ta.save("output_japanese.wav", wav_ja, model.sr)

# Русский с клонированием голоса
russian_text = "Привет! Это демонстрация синтеза речи на русском языке."
wav_ru = model.generate(
    russian_text,
    language_id="ru",
    audio_prompt_path="russian_speaker.wav"
)
ta.save("output_russian.wav", wav_ru, model.sr)

print("Multilingual generation complete")

Паралингвистические теги (Turbo)

import torchaudio as ta
from chatterbox.tts_turbo import ChatterboxTurboTTS

model = ChatterboxTurboTTS.from_pretrained(device="cuda")

samples = [
    ("greeting", "Hi there! [laugh] It's so good to see you again."),
    ("nervous", "Um, well [cough] I'm not really sure about that."),
    ("excited", "Oh my gosh! [chuckle] That's absolutely incredible news!"),
]

for name, text in samples:
    wav = model.generate(text, audio_prompt_path="speaker_ref.wav")
    ta.save(f"para_{name}.wav", wav, model.sr)
    print(f"Создано: {name}")

Скрипт пакетной обработки

import torchaudio as ta
from chatterbox.tts import ChatterboxTTS
import os

model = ChatterboxTTS.from_pretrained(device="cuda")

# Обработать список строк (например, для глав аудиокниги)
lines = [
    "Глава первая. Приключение начинается.",
    "Была тёмная и бурная ночь.",
    "Герой стоял на распутье, не зная, какой путь выбрать.",
]

os.makedirs("output_batch", exist_ok=True)

for i, line in enumerate(lines):
    wav = model.generate(line, audio_prompt_path="narrator_voice.wav")
    ta.save(f"output_batch/line_{i:03d}.wav", wav, model.sr)
    print(f"[{i+1}/{len(lines)}] {line[:40]}...")

print("Batch processing complete")

Советы для пользователей Clore.ai

• Выбор модели — используйте Turbo для агентов с низкой задержкой, Original для креативной работы на английском, Multilingual для контента на других языках

• Качество эталонного аудио — используйте чистый, безшумный клип длительностью 10–30 секунд для лучшего результата клонирования голоса

• Настройка Docker — базовое изображение pytorch/pytorch:2.5.1-cuda12.4-cudnn9-runtime, открыть порт 7860/http для Gradio

• Управление памятью — вызовите torch.cuda.empty_cache() между крупными пакетами для освобождения VRAM

• Поддерживаемые языки — ar, da, de, el, en, es, fi, fr, he, hi, it, ja, ko, ms, nl, no, pl, pt, ru, sv, sw, tr, zh

• HuggingFace Space — попробуйте перед арендой на huggingface.co/spaces/ResembleAI/Chatterbox

Устранение неполадок

Проблема	Решение
CUDA — недостаточно памяти	Используйте Turbo (350M) вместо Original/Multilingual (500M) или арендуйте более мощный GPU
Клонированный голос не совпадает	Используйте более длинный (15–30 с), чистый эталонный клип с минимальным фоновым шумом
numpy конфликт версий	Запустите pip install numpy==1.26.4 --force-reinstall
Медленная загрузка модели	Модели загружаются с HuggingFace при первом запуске (~2 ГБ); предварительно скачайте с помощью huggingface-cli
В аудио присутствуют артефакты	Уменьшите длину текста на одну генерацию; очень длинные тексты могут ухудшать качество
ModuleNotFoundError	Убедитесь, что pip install chatterbox-tts завершено без ошибок; проверьте совместимость с Python 3.11