😻 Kani TTS Vie

Fast and Expressive Vietnamese Text-to-Speech Model

Kani TTS Vie là mô hình chuyển văn bản thành giọng nói tiếng Việt tốc độ cao, hỗ trợ streaming, rất phù hợp cho ứng dụng thời gian thực, được fine-tune từ mô hình nền kani-tts-370m trên dữ liệu:

• VieNeu-TTS-500h-dialects (đa vùng miền)
• VieNeu-TTS-140h + 140h-nanocodec (giọng phổ thông & dữ liệu nén cao chất lượng)

✨ Tính năng

• 🚀 Siêu nhanh: Inference chỉ ~3 giây cho đoạn văn ngắn
• 🎭 Đa giọng: Hỗ trợ nhiều giọng đọc tiếng Việt (Nam/Nữ, Bắc/Nam). Lưu ý: các bạn hoàn toàn có thể sử dụng giọng của các ngôn ngữ khác để inference tiếng Việt.
• 📝 Chuẩn hóa văn bản: Tự động chuẩn hóa số, ký hiệu, từ viết tắt
• 🎯 Chất lượng cao: Âm thanh tự nhiên, rõ ràng với sample rate 22.05kHz

💝 Ủng hộ dự án

Kani TTS Vie là dự án mã nguồn mở hoàn toàn miễn phí. Tuy nhiên, việc fine-tuning mô hình TTS trên hơn 500 giờ dữ liệu đa vùng miền đòi hỏi chi phí GPU rất lớn.

Nếu mô hình này hữu ích cho bạn, hãy cân nhắc ủng hộ để giúp dự án tiếp tục phát triển:

Sự đóng góp của bạn sẽ giúp:

• 💰 Trang trải chi phí GPU: Training model trên hàng trăm giờ dữ liệu tốn hàng nghìn USD
• 🚀 Phát triển tính năng mới: Voice cloning, emotion control, speaking style
• 📊 Mở rộng dataset: Thu thập thêm giọng đọc đa dạng (Bắc, Trung, Nam)
• 🎯 Nâng cao chất lượng: Cải thiện độ tự nhiên và rõ ràng của giọng đọc
• 🌍 Duy trì dự án: Cập nhật model, sửa lỗi, hỗ trợ cộng đồng

Mỗi đóng góp, dù nhỏ, đều có ý nghĩa rất lớn với dự án!
Cảm ơn bạn đã tin tưởng và ủng hộ! 🙏

🎤 Giọng đọc hỗ trợ

Tiếng Việt

Tất cả các mẫu âm thanh tiếng Việt dưới đây đều được sinh ra (inferred) từ mô hình Kani TTS Vie.

• Khoa – Nam miền Bắc

"Cũng trong thập niên 1960, Jones quyết định đương đầu với một thử thách mới, viết nhạc phim."

• Hùng – Nam miền Nam

"Ông biết hiện giờ nhiều người không còn thích đọc sách nữa, thế nên dù ai đó chỉ vô tình ghé hiệu sách, ông cũng đều trân trọng cả."

• Trinh – Nữ miền Nam

"Đi vào chi tiết Làm việc nhóm và tính cứng nhắc cá nhân là hai điều không thể nào tương thích với nhau."

Tiếng Anh

💡 Lưu ý: Các bạn hoàn toàn có thể dùng giọng của những ngôn ngữ khác để inference cho tiếng Việt!

• David – British

"Ngược lại, những người không thể đào tạo sẽ gặp khó khăn với sự thay đổi và kết quả là họ không thể thích nghi."

• Katie – Irish

"Những người này sẽ vò đầu bứt tai, chịu đựng nỗi đau thể chất khi nghĩ đến chuyện làm những điều khác biệt."

Các Giọng Khác để Test (Cross-lingual)

(Sử dụng các giọng này với tiếng Việt để tạo hiệu ứng giọng nước ngoài đọc tiếng Việt)

• English: Puck (Gemini), Kore (Gemini), Andrew, Jenny (Irish), Simon
• Korean: Seulgi
• German: Bert, Thorsten (Hessisch)
• Spanish: Maria
• Chinese: Mei (Cantonese), Ming (Shanghai)
• Arabic: Karim, Nur

Cần finetune giọng của riêng bạn?

Bạn hoàn toàn có thể tinh chỉnh (fine-tuning) mô hình Kani TTS Vie trên tập dữ liệu cá nhân của mình bằng phương pháp LoRA.

Vui lòng truy cập thư mục finetune/ trong repository này để tìm các Notebook hướng dẫn chi tiết: 🔗 https://github.com/pnnbao97/Kani-TTS-Vie

🔧 Sử dụng

Trên Hugging Face Space

Truy cập trực tiếp tại: pnnbao-ump/Kani-TTS-Vie

Local Installation

# Clone repository
git clone https://github.com/pnnbao97/Kani-TTS-Vie.git
cd Kani-TTS-Vie

# Cài đặt dependencies
uv sync

# Chạy ứng dụng
uv run uvicorn server:app

Python API

from kani_vie.tts_core import Config, KaniModel, NemoAudioPlayer
from utils.normalize_text import VietnameseTTSNormalizer

# Khởi tạo model
config = Config()
player = NemoAudioPlayer(config)
kani = KaniModel(config, player)
normalizer = VietnameseTTSNormalizer()

# Tạo giọng nói
text = "Xin chào! Tôi là Kani TTS."
processed_text = normalizer.normalize(text)
audio, _ = kani.run_model(processed_text, speaker_id="nam-mien-nam")

# Lưu file
import soundfile as sf
sf.write("output.wav", audio, 22050)

📊 Thông số kỹ thuật

📚 Datasets

Model được fine-tune trên:

• VieNeu-TTS-140h
• VieNeu-TTS-140h-nanocodec
• VieNeu-TTS-500h-dialects