Nanospeech

Nanospeech是一个基于PyTorch和MLX的文本到语音合成系统，旨在构建一个简单、易于理解且可扩展的文本到语音模型。该项目专注于语音合成的研究，能够支持从参考语音样本中的声音匹配，并提供多种不同的内置声音。

Nanospeech提供一个82M参数的预训练模型（仅限英语），该模型在单个H100 GPU上使用公共领域数据训练数日。此模型设计为尽可能小，以便成为可重复的基线，并实现快速推理。在最新的M系列Apple Silicon或Nvidia GPU上，语音生成速度约为实时的3-5倍。

用户可以通过简单的安装命令来使用Nanospeech，并使用提供的命令生成语音。该系统支持选择不同的声音，并能够根据提供的语音样本进行声音匹配。Nanospeech的训练部分也包含在内，支持多GPU训练，并兼容来自WebDataset的流式数据。

使用场景

1. 语音合成: 应用于需要生成自然语言语音的场景，例如智能助手、教育工具等。
2. 声音匹配: 可以在需要根据参考样本生成特定声音效果的应用中使用，如语音动画或个性化的语音助手。
3. 研究和开发: 作为一个研究项目，Nanospeech适合开发新的语音合成模型或改进现有技术。
4. 多语言支持: 虽然当前模型主要支持英语，但其架构可以扩展以支持多语言合成。
5. 情感表达: 为了实现更高质量的语音合成，可以延伸到在输出中加入情感或语气特征。

总的来说，Nanospeech是一个灵活、可修改的语音合成工具，适合于研究、开发以及实际应用。