melotts.axera

MeloTTS DEMO on Axera AX650

• 目前模型分成了 encoder、decoder 两部分，encoder 部分尚未转成 axmodel（目前通过 onnxruntime 运行）
• 如果使用带 bert/ja_bert 输入的新 encoder，BERT hidden states 通过 bert-hidden-u16-zh.axmodel 在 NPU 上运行；runtime 不再提供 CPU BERT fallback。

模型转换

预转换好的模型（中文、英语、日语）可通过脚本download_models.sh下载
如需自行转换请参考：模型转换

上板部署

• AX650N 的设备已预装 Ubuntu22.04
• 以 root 权限登陆 AX650N 的板卡设备
• 链接互联网，确保 AX650N 的设备能正常执行 apt install, pip install 等指令
• 已验证设备：AX650N DEMO Board、爱芯派Pro

添加中文输入支持

执行以下命令，正确安装中文输入法之后，重启终端登录

locale-gen C.utf8
update-locale LANG=C.utf8

Python API 运行

Requirements

cp -rf nltk_data ~/
apt-get install libsndfile1-dev libmecab-dev
cd python
pip3 install -r requirements.txt

pyaxengine

pyaxengine 是 npu 的 python api，详细安装请参考

• https://github.com/AXERA-TECH/pyaxengine

运行

登陆开发板后

git clone https://github.com/ml-inory/melotts.axera.git
cd python  
python3 melotts_demo.py -s 要生成语音的句子

输入命令

python3 melotts_demo.py -s 爱芯元智半导体股份有限公司，致力于打造世界领先的人工智能感知与边缘计算芯片。服务智慧城市、智能驾驶、机器人的海量普惠的应用

带 BERT 输入的 encoder 需要额外传入 BERT AXMODEL：

python3 melotts_demo.py \
  --language ZH \
  --encoder ../models/encoder-zh.onnx \
  --decoder ../models/decoder-zh.axmodel \
  --bert ../models/bert-hidden-u16-zh.axmodel \
  --bert-tokenizer ../models/bert-tokenizer-zh \
  --sentence 人工智能是一种非常适合和促进自上而下集中控制的技术

如果 encoder ONNX 暴露 bert 或 ja_bert 输入但未提供 --bert，程序会直接报错；不会退回 CPU BERT。 --bert-tokenizer 只用于 CPU tokenizer 前处理，不执行 CPU BERT 推理；也可以不传，默认使用 hfl/chinese-roberta-wwm-ext-large。

输出音频

https://github.com/user-attachments/assets/eda5c10c-7d30-46e5-a56a-f6edcf7813af

详细的运行参数：

CPP API 运行

交叉编译

下载BSP

bash download_bsp.sh

编译

bash build.sh

运行

./install/bin/melotts -l ../models/melo_lexicon_zh.txt -t ../models/melo_tokens.txt -e ../models/enc-sim.onnx -f ../models/flow.axmodel -d ../models/decoder.axmodel --g ../models/g.bin -w test_cn.wav -s 爱芯元智半导体股份有限公司，致力于打造世界领先的人工智能感知与边缘计算芯片。服务智慧城市、智能驾驶、机器人的海量普惠的应用

技术讨论

• Github issues
• QQ 群: 139953715