ChatTTS项目中refine_text函数引入[spk_emb]标签的问题分析

在ChatTTS项目的文本处理流程中，refine_text函数会在处理输入文本时自动添加[spk_emb]标签，这导致后续infer_code函数在处理时出现形状不匹配的错误。本文将深入分析这一问题的成因、影响以及解决方案。

问题现象

当输入文本为"[Sbreak]李卫是一位中国磁学与磁性材料专家。[Pbreak][oral_2][laugh_0][break_3]"时，经过refine_text处理后输出为：

[Stts] [spk_emb] [pure] 李 卫 呢 是 一 位 中 国 磁 学 与 磁 性 材 料 专 家 [uv_break] 。

这个自动添加的[spk_emb]标签会导致infer_code函数中的以下代码报错：

emb[input_ids[..., 0] == tokenizer.convert_tokens_to_ids('[spk_emb]')] = n

问题根源

1. 标签添加机制：refine_text函数在处理文本时会自动添加一些控制标签，包括[Stts]和[spk_emb]，这些标签原本是用于控制语音合成的参数。

2. 形状不匹配：在后续处理中，infer_code函数尝试根据[spk_emb]标签的位置来调整嵌入向量，但由于输入形状与预期不符，导致操作失败。

3. 随机性问题：测试表明，这个问题并非每次都会出现，而是有一定概率性，说明与模型参数和随机种子设置有关。

影响分析

1. 流程中断：该问题会导致整个文本到语音的转换流程中断，无法正常生成语音输出。

2. 输出质量：即使流程没有中断，添加的这些控制标签也会影响最终语音合成的质量，可能导致不自然的停顿或语调。

3. 文本变形：观察发现，除了添加标签外，原始文本内容有时也会被修改（如"李卫"变成"紧卫"或添加"比如说"等插入语）。

解决方案

目前有两种可行的解决方案：

1. 预处理移除法：

new_text = []
for t in text:
    t = t.replace('[spk_emb]', '')
    t = t.replace('[Stts]', '')
    new_text.append(t.strip())
text = new_text

2. 模型参数调整：在最新提交的代码中，开发者已经尝试通过调整模型参数来避免生成这些标签。

最佳实践建议

1. 输入预处理：在使用refine_text前，建议对输入文本进行规范化处理，确保不包含可能干扰的特殊字符。

2. 输出检查：在调用refine_text后，应检查输出文本是否包含意外添加的控制标签，必要时进行清理。

3. 随机种子设置：由于问题表现出随机性，建议在调试时固定随机种子以提高可重复性。

4. 版本更新：及时更新到最新代码版本，以获取开发者对这类问题的修复。

总结

ChatTTS项目中的refine_text函数自动添加控制标签的行为虽然本意是增强语音合成的表现力，但在实际应用中却可能引发处理流程中断的问题。理解这一问题的成因和解决方案，有助于开发者更好地使用和定制这一文本到语音合成系统。随着项目的持续更新，这类问题有望得到更彻底的解决。