F5-TTS项目中使用微调模型进行推理的技术实践指南

前言

在语音合成(TTS)领域，F5-TTS作为一个前沿的开源项目，提供了强大的文本转语音能力。本文将详细介绍如何在F5-TTS项目中正确使用经过微调(finetune)的模型进行推理，特别是针对多语言场景下的技术实现细节。

模型微调与推理的衔接问题

许多开发者在完成模型微调后，尝试将微调好的模型用于推理时遇到了两个典型问题：

1. 模型加载错误：出现类似"size mismatch for transformer.text_embed.text_embed.weight"的维度不匹配错误
2. 音质差异：在微调阶段的测试效果良好，但在推理阶段生成的语音质量明显下降

这些问题的根源在于没有正确处理模型版本和词汇表的对应关系。

关键问题解析

词汇表一致性

当对模型进行微调并扩展了词汇表(如添加繁体中文等特殊字符)后，必须确保推理时使用与训练完全相同的词汇表文件。错误信息中显示的维度不匹配(如5857 vs 2546)正是由于词汇表大小不一致导致的。

解决方案是：

• 保存微调时生成的vocab.txt文件
• 在推理配置中明确指定该词汇表路径

EMA模型版本控制

F5-TTS在训练时提供了使用指数移动平均(EMA)的选项，这会显著影响模型性能：

1. 如果在微调阶段启用了EMA(use_ema on)
2. 那么在模型剪枝(prune)和推理时也必须使用EMA版本的权重
3. 反之，如果微调时未使用EMA，则所有后续操作都应使用非EMA版本

忽略这一一致性要求会导致音质明显下降的问题。

实践配置指南

基础配置示例

在infer-gradio.py中，正确的自定义模型配置应包含三个关键元素：

DEFAULT_TTS_MODEL_CFG = [
    "/path/to/model_prune.safetensors",  # 剪枝后的模型路径
    "/path/to/vocab.txt",               # 微调时使用的词汇表
    json.dumps(dict(dim=1024, depth=22, heads=16, ff_mult=2, text_dim=512, conv_layers=4)),  # 模型结构配置
]

模型加载函数实现

必须修改load_f5tts()函数以正确加载自定义词汇表：

def load_f5tts():
    ckpt_path = DEFAULT_TTS_MODEL_CFG[0]  # 模型检查点路径
    vocab_path = DEFAULT_TTS_MODEL_CFG[1]  # 词汇表文件路径
    F5TTS_model_cfg = json.loads(DEFAULT_TTS_MODEL_CFG[2])  # 模型配置
    return load_model(DiT, F5TTS_model_cfg, ckpt_path, vocab_file=vocab_path)

多语言支持实践

对于添加了新语言字符(如繁体中文)的情况，需要特别注意：

1. 确保训练和推理使用完全相同的预处理流程
2. 词汇表扩展后，原始推理工具可能需要调整以适应新的字符集
3. 考虑构建独立的推理流程，特别是需要使用多语音(multispeech)功能时

常见问题排查

1. 音质下降：首先检查是否使用了正确版本的模型权重(EMA/非EMA)
2. 加载失败：确认词汇表路径正确且与训练时一致
3. 字符识别问题：验证预处理是否与训练阶段完全相同

结语

正确使用微调后的F5-TTS模型需要保持训练与推理环境的高度一致性。通过本文介绍的方法，开发者可以避免常见的陷阱，充分发挥微调模型的性能。对于特殊需求，如大规模词汇扩展或多语言支持，建议基于项目代码构建定制化的推理流程。