原贴链接

大家好！过去几个月我一直在尝试用Python构建实时音频/视频助手，但令我沮丧的是，缺乏易于使用且在我的MacBook上无需GPU就能运行得相当快的优秀语音合成（TTS）模型。所以我构建了[orpheus.cpp](https://github.com/freddyaboulton/orpheus - cpp)——CanopyAI的[Orpheus TTS模型](https://github.com/canopyai/Orpheus - TTS)的llama.cpp移植版本，带有一个简单的Python API。Orpheus很棒，因为它有一个llama主干，可以生成能独立解码为音频的标记，所以它很适合这种硬件优化。不管怎样，希望你们觉得它有用！安装orpheus - cpp：pip install orpheus - cpp；python - m orpheus_cpp

讨论总结

[这是一个关于Orpheus.cpp项目的讨论，主题围绕项目本身的各种特性展开。包括对项目名称中.cpp后缀与Python项目的疑惑，项目与本地服务器协同工作的机制和问题，它与KoboldCpp协同工作的可能性，语音克隆功能的实现条件，项目的使用方法等，大多数评论者对项目持有积极态度并积极参与技术探讨。]

主要观点

  1. 👍 项目名Orpheus.cpp中.cpp与Python项目的矛盾让人疑惑
    • 支持理由：[项目使用Python却命名为.cpp，不符合常规认知]
    • 反对声音：[项目使用llama.cpp来运行llama框架所以这样命名有其合理性]
  2. 🔥 Orpheus.cpp与本地llama.cpp服务器的协同工作机制
    • 正方观点：[详细介绍了工作机制、替代模型操作、单文件解决方案等内容]
    • 反方观点：[无明显反方观点]
  3. 💡 Orpheus的情感控制在本地表现优秀
    • [评论者直接表达观点，无更多解释]
  4. 🤔 Orpheus.cpp是否支持语音克隆取决于不同条件
    • [详细解释了支持和不支持的不同条件]
  5. 😎 对Orpheus.cpp项目表示认可并期待试用
    • [表达对项目的正面态度和试用期待]

金句与有趣评论

  1. “😂 Many_SuchCases: It could stand for CanoPy Python 😎”
    • 亮点：[对项目命名疑惑给出幽默解释]
  2. “🤔 freddyaboulton: It uses llama.cpp to run the llama backbone quickly/without a CPU. So that’s why I called it cpp.”
    • 亮点：[从技术角度解释项目命名原因]
  3. “👀 Chromix_: This can be easily replaced by a REST call to a regular llama.cpp server loaded with this model (fully GPU - unloaded).”
    • 亮点：[关于项目工作机制的技术分享]
  4. “😎 hideo_kuze_: Great stuff”
    • 亮点：[简洁表达对项目的认可]
  5. “🤔 Chromix_: Yes and no. If you provide your own GGUF model that clones the voice you want to clone, then yes. If you have 50 to 300 voice samples and spend some compute time to [fine - tune](https://github.com/canopyai/Orpheus - TTS#finetune - model) the Orpheus model then also yes. If you just want to provide a 20 second voice sample and have a nicely sounding cloned voice, then no. This requires more effort with Orpheus.”
    • 亮点：[详细解释Orpheus.cpp语音克隆功能的实现条件]

情感分析

[总体情感倾向为正面，大多数评论者认可项目的价值。主要分歧点在于项目的命名是否合理，原因是项目使用Python却命名为.cpp违背了一些人的常规认知，但也有人从技术角度给出合理的解释。]

趋势与预测

  • 新兴话题：[Orpheus.cpp与更多相关项目协同工作的探索]
  • 潜在影响：[对语音合成领域在无GPU设备上的发展可能起到推动作用]

详细内容：

标题：《Orpheus.cpp - 无需 GPU 的快速音频生成》在 Reddit 引发热烈讨论

最近，Reddit 上一则关于“Orpheus.cpp - 无需 GPU 的快速音频生成”的帖子吸引了众多目光。该帖介绍了作者花费数月时间构建的实时音频/视频助手，因对缺乏易用且能在 Macbook 上无需 GPU 就能快速运行的良好文本转语音模型感到沮丧，于是创建了 orpheus.cpp ，这是 CanopyAI 的 Orpheus TTS 模型 的 llama.cpp 端口，具有简单的 Python API。此帖获得了大量的关注，引发了众多热烈的讨论。

讨论焦点主要集中在以下几个方面：

关于 Orpheus 的性质和功能，有人认为它并非常规的 TTS，而是具有根据上下文线索确定响应语气的对话式 TTS；但也有人觉得它就是具有上下文的 TTS，而且质量不佳。比如，有用户分享道：“[Chromix_] 那名字选择就跟 Sesame CSM（实际上是 TTS 的会话语音模型）一样好。” 还有用户表示：“[Realistic_Recover_40] 这不是常规的 TTS 天哪，每个人都用错了……读一下论文，它是一个对话式 TTS，因为它不仅使用文本，还使用过去消息的上下文线索来定义响应的语气。”

对于名称的疑问，有人提出为什么是叫 orpheus.cpp ，明明是个 Python 项目。有趣的是，有人调侃说可能代表“CanoPy Python”。

在个人经历和案例分享方面，[Chromix_] 详细介绍了自己的尝试和操作过程，比如如何让其与本地 llama.cpp 服务器配合工作，以及遇到的问题和解决方法。

关于 Orpheus 与其他模型的兼容性和应用，有人好奇它能否与 KoboldCpp 配合使用，以及是否支持语音克隆。有人指出，如果提供自己的 GGUF 模型进行克隆，或者进行一定的微调，是可以实现语音克隆的，但这需要一定的努力和资源。例如，有用户说：“[Chromix_] 从技术方面来说相当直接，因为有[Unsloth 笔记本](https://github.com/unslothai/notebooks/blob/main/nb/Kaggle - Orpheus_(3B) - TTS.ipynb)。然而你需要 50 到 300 个足够长度且干净的语音样本，最好具有不同的情绪。”

总的来说，这次关于 Orpheus.cpp 的讨论展示了大家对新的音频生成技术的关注和探索，不同的观点和经验交流也为这个领域的发展提供了更多的思考和可能性。