Sherpa-onnx项目中TTS声码器的选择与优化实践

声码器在TTS系统中的重要性

在语音合成(TTS)系统中，声码器(Vocoder)扮演着至关重要的角色，它负责将声学模型生成的梅尔频谱转换为最终的语音波形。Sherpa-onnx作为一个高效的语音识别和合成框架，其TTS模块的性能很大程度上依赖于所采用的声码器质量。

HiFi-GAN声码器版本对比

HiFi-GAN是目前主流的神经声码器之一，在Sherpa-onnx项目中被采用作为默认的声码器方案。经过实践测试发现，HiFi-GAN存在多个版本：

• V1版本：基础版本，计算量较大
• V2版本：优化版本，速度明显快于V1，质量相当
• V3版本：最新版本，速度介于V1和V2之间

性能测试表明，V2版本在速度和质量上达到了最佳平衡，因此被选为Sherpa-onnx的默认配置。

数据集对声码器性能的影响

除了版本差异外，训练数据集的选择同样显著影响声码器的表现。常见的训练数据集包括：

1. LJSpeech：单说话人英语数据集
2. VCTK：多说话人英语数据集
3. Universal：混合数据集（包含LibriSpeech、VCTK和LJSpeech）

实验发现，使用VCTK数据集训练的声码器在处理男性低音声线时表现明显优于LJSpeech训练的版本。具体表现为：

• 消除了声音"老化"现象
• 提高了语音清晰度
• 对女性语音也有一定改善

声码器训练资源需求

值得注意的是，训练高质量的HiFi-GAN声码器需要大量计算资源。原始实现报告显示，使用两块V100 GPU需要持续训练两周才能获得理想效果。这解释了为什么直接使用预训练模型通常是更实际的选择。

实践建议

基于以上发现，对于Sherpa-onnx项目的TTS应用，建议：

1. 优先选择V2版本的HiFi-GAN声码器
2. 对于多说话人或特殊音色需求，考虑使用VCTK数据集训练的模型
3. 评估Vocos等其他先进声码器的兼容性
4. 在资源允许的情况下，可尝试对预训练模型进行微调

这些优化实践可以显著提升合成语音的自然度和适用性，特别是在处理不同性别和音色的语音时。