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import gradio as gr
from TTS.api import TTS
model_id = "tts_models/multilingual/multi-dataset/xtts_v1"
device = "cuda"
tts = TTS(model_id)
tts.to(device)
def predict(prompt, audio_file_pth):
tts.tts_to_file(
text=prompt,
file_path="output.wav",
speaker_wav=audio_file_pth,
language="es"
)
return (
gr.make_waveform(
audio="output.wav",
),
"output.wav",
)
title = "Coqui 🐸 XTTS - Spanish Demo"
description = """
<a href="https://huggingface.co/coqui/XTTS-v1">XTTS</a> es un modelo de generación de voz que te permite clonar voces en diferentes idiomas usando solo un clip de audio rápido de 3 segundos.
<br/>
Construido sobre Tortoise, XTTS ha sufrido cambios importantes en el modelo que facilitan la clonación de voz entre idiomas y la generación de voz multilingüe.
<br/>
Este es el mismo modelo que alimenta Coqui Studio y Coqui API, sin embargo, aplicamos algunos trucos para hacerlo más rápido y soportar inferencia en streaming.
<br/>
<br/>
"""
article = """
<div style='margin:20px auto;'>
<p>By using this demo you agree to the terms of the Coqui Public Model License at https://coqui.ai/cpml</p>
</div>
"""
gr.Interface(
fn=predict,
inputs=[
gr.Textbox(
label="Texto",
info="Una o dos frases es suficiente-",
value="Clibrain es una empresa que desarrolla soluciones basadas en inteligencia artificial en español.",
),
gr.Audio(
label="Audio de referencia",
info="Haz clic en el botón ✎ para subir tu propio audio o del hablante objetivo",
type="filepath",
#value="examples/female_es.wav",
),
],
outputs=[
gr.Video(label="Waveform Visual"),
gr.Audio(label="Synthesised Audio"),
],
title=title,
description=description,
article=article,
#examples=examples,
).queue().launch(debug=True)
|