TransformerTTS

用 Transformer 并行合成语音，告别逐字慢速生成

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署音频音乐 🍴 复刻 222 🐛 待处理 50 ⚠️ 作者已归档（停止维护）

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GitHub 星标 ★ 1162

维护状态低维护

是否开源开源

定价模式 🏷️完全免费开源项目，完全免费，需自行部署使用。

项目预览

TransformerTTS 项目界面预览图 — 图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类音频音乐

开发团队spring-media

官网地址https://as-ideas.github.io/TransformerTTS

GitHubhttps://github.com/spring-media/TransformerTTS

定价模式🏷️完全免费

价格说明开源项目，完全免费，需自行部署使用。

访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署

是否开源是

开源协议NOASSERTION

主要语言Python

技术栈/模型axelspringerai,deep-learning,python,tensorflow,text-to-speech,tts

GitHub 星标★ 1162

上线时间2020-03-26 00:00:00

代码更新2024-05-03

仓库体积26.0 MB

本站数据更新2026-11-08

维护状态低维护

收录时间2026-08-09

浏览次数8

项目介绍

TransformerTTS 是一个基于非自回归 Transformer 架构的文本转语音（TTS）开源实现，由 Axel Springer AI 团队开发。它解决了传统自回归 TTS 模型（如 Tacotron）推理速度慢、难以并行生成的问题。核心能力包括：使用 Transformer 的注意力机制直接并行生成梅尔频谱，显著提升合成速度；支持多说话人训练；提供完整的训练和推理流程。项目基于 TensorFlow 实现，代码结构清晰，适合研究非自回归 TTS 的入门参考。尽管项目已停止维护，但其提出的非自回归思路对后续 TTS 模型（如 FastSpeech）有启发意义。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 1162

技术标签

deep-learning python tensorflow text-to-speech tts

使用教程

难度：进阶约 10 分钟部署方式：本地安装 6 步

环境要求

Python >= 3.6
Linux 环境（espeak 用 apt-get 安装；macOS 用 brew）
TensorFlow 2（项目为 TF2 实现）
可用的 TTS 训练数据集（如 LJSpeech）
pip 及 requirements.txt 中依赖

安装与启动步骤

1获取项目代码

从 GitHub 克隆仓库并进入项目目录，后续命令都在该目录下执行。
```
git clone https://github.com/spring-media/TransformerTTS.git
cd TransformerTTS
```
2安装 espeak

作为 phonemizer 的后端，Linux 用 apt-get 安装；macOS 请改用 brew 安装。
```
sudo apt-get install espeak
```
3安装 Python 依赖

在项目根目录执行，按 requirements.txt 安装全部 Python 依赖，耗时取决于网络。
```
pip install -r requirements.txt
```
4编辑配置路径

在 config/training_config.yaml 中把数据集和日志文件夹路径改成自己的实际路径，必改。
5选择配置模板

默认配置生成 MelGAN/HiFiGAN 兼容模型；若需 WaveRNN 兼容，把 data_config_wavernn.yaml 内容替换进 training_config.yaml。
6查看脚本参数

README 未列出训练/推理命令，需自行阅读各脚本源码获取命令行参数。

关键配置

配置项	必填	说明	示例
`training_config.yaml → 数据集路径`	是	指向你的训练数据集目录，README 要求必须编辑（具体键名见文件）	`/your/path/to/LJSpeech-1.1`
`training_config.yaml → 日志文件夹路径`	是	指向日志/模型输出目录，README 要求必须编辑（具体键名见文件）	`/your/path/to/logs`