Использование и развёртывание

Установка

Рекомендуется Python 3.11. Python 3.14+ пока не имеет совместимых wheel для torch / f5-tts, поэтому используйте 3.10–3.12.

# Клонировать / перейти в директорию проекта
cd voice

# Создать виртуальное окружение
python3.11 -m venv .venv
source .venv/bin/activate  # Windows: .venv\Scripts\activate

# Установить PyTorch с CUDA 12.6 (обязательно первым)
pip install torch torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu126

# Установить остальные зависимости
pip install -r requirements.txt

# (Опционально) скопировать настройки
cp .env.example .env

Запуск сервера

# Основной режим: F5-TTS на GPU
python -m voice_tts.main

# Тестовый режим без модели
TTS_BACKEND=dummy python -m voice_tts.main

Сервер поднимется на ws://localhost:8765/ws.

Проверка работоспособности

curl http://localhost:8765/health
# {"status":"ok","backend":"f5_tts"}

Пример Python-клиента

import asyncio
import base64
import json
import websockets


async def main():
    uri = "ws://localhost:8765/ws"
    async with websockets.connect(uri) as ws:
        await ws.send(json.dumps({
            "type": "init",
            "session_id": "demo",
            "voice_ref": "voices/default_neutral.wav",
            "language": "ru",
            "speed": 1.0,
            "emotion": "neutral",
            "seq": 1,
        }))

        for chunk in ["Привет, ", "как ", "дела?"]:
            await ws.send(json.dumps({
                "type": "text",
                "payload": chunk,
                "seq": 2,
            }))
            await asyncio.sleep(0.2)

        await ws.send(json.dumps({"type": "flush", "seq": 3}))

        while True:
            msg = json.loads(await ws.recv())
            print(msg)
            if msg["type"] == "audio":
                pcm = base64.b64decode(msg["data"])
                # отправить pcm на воспроизведение
            if msg["type"] == "status" and msg["event"] == "stopped":
                break


if __name__ == "__main__":
    asyncio.run(main())

Настройка через переменные окружения (.env)

Загрузка модели

Если TTS_BACKEND=f5_tts (по умолчанию), при первом старте сервер автоматически скачает нужный checkpoint из Hugging Face в кэш. Чтобы скачать модель заранее:

python scripts/download_f5_tts.py --model F5TTS_v1_Base

Поддерживаемые варианты: F5TTS_v1_Base, F5TTS_Base, E2TTS_Base. Модель сохраняется в models/F5TTS_v1_Base/.

Тесты

# Быстрые тесты без загрузки F5-TTS
TTS_BACKEND=dummy python -m pytest tests/ -v

Референсные аудио

Поместите файлы в директорию voices/:

voices/
├── default_neutral.wav
├── default_happy.wav
├── default_sad.wav
└── ...

Требования к референсу:

• WAV или другой формат, читаемый torchaudio.
• Моно, 16+ кГц.
• Длина 3–10 секунд (для F5-TTS).
• Чистая речь одного спикера без фонового шума.