项目名称：chatTTS
项目网址：
Github：https://github.com/2noise/ChatTTS
ChatTTS是专门为对话场景设计的文本转语音模型，例如LLM助手对话任务。它支持英文和中文两种语言。最大的模型使用了10万小时以上的中英文数据进行训练。在HuggingFace中开源的版本为4万小时训练且未SFT的版本.
如需就模型进行正式商业咨询，请发送邮件至 open-source@2noise.com。对于中文用户，您可以加入我们的QQ群：808364215 (已满) 230696694 (二群) 进行讨论。同时欢迎在GitHub上提出问题。如果遇到无法使用 HuggingFace 的情况,可以在 modelscope 上进行下载.
亮点
对话式 TTS: ChatTTS针对对话式任务进行了优化，实现了自然流畅的语音合成，同时支持多说话人。细粒度控制: 该模型能够预测和控制细粒度的韵律特征，包括笑声、停顿和插入词等。更好的韵律: ChatTTS在韵律方面超越了大部分开源TTS模型。同时提供预训练模型，支持进一步的研究。demo网址：
https://www.bilibili.com/video/BV1zn4y1o7iV/?vd_source=72db3fe62d5616401beac652ba173ae6
一键启动包：ChatTTS-ui项目名称：ChatTTS-ui
项目网址：
Github：https://github.com/jianchang512/ChatTTS-ui
项目简介：
一个简单的本地网页界面，直接在网页使用 ChatTTS 将文字合成为语音，支持中英文、数字混杂，并提供API接口。
Releases中可下载Windows整合包。
界面预览：
windows整合包下载地址：
https://github.com/jianchang512/ChatTTS-ui/releases
为什么要本地部署文字转语音模型以下是一些进行本地部署文字转语音模型的原因：
数据安全和隐私保护：
确保敏感信息不离开本地环境，降低数据泄露风险。例如，企业内部的机密文件在转换语音时，能更好地控制数据流向。定制化和灵活性：
可以根据特定需求进行定制和优化。比如根据特定的语言风格、音色偏好等进行调整。能更方便地与本地其他系统或流程集成，适应不同的应用场景。离线使用：
不依赖网络，在网络环境不佳或无网络的情况下仍能正常工作。比如在一些偏远地区或特定工作场景中。控制成本：
长期来看，相比于持续依赖云服务，本地部署可能在成本上更具优势。对性能有更高要求：
可以根据本地硬件资源进行针对性配置，以获得更好的性能表现和更快的响应速度。