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词语间的停顿，是常用且重要的功能。举例：天空仿佛被清水洗过的[停顿]蓝琉璃，云絮[停顿]以极轻的姿态漂浮着，像顽童打翻的棉花糖罐子，零[停顿]散却甜蜜。 [停顿] 表示阅读时的停顿。词语间的连读，也是常用且重要的功能。举例：【天空仿佛】被清水洗过的蓝琉璃，【云絮以极轻的姿态】漂浮着，【像顽童打】翻的棉花糖罐子，零散却甜蜜。【】里面的词语表示是连读。有考虑后续版本中提供这个功能吗？

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[index-tts]有时候运行错误，应该怎么解决？

输入某些句子时候，可以正常运行在输入另外一些句子时候，会有一下提示应该怎么解决呢？显卡2080ti魔改22G tensor([[10203]], device='cuda:0', dtype=torch.int32) text_tokens shape: torch.Size([1, 1]) ['▁.'] tensor([1], device='cuda:0', dtype=torch.int

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[index-tts]在fastapi里无法运行tts.inter()

一开始以为是 fastapi-queue 的问题，但是现在发现，是在 fastapoi 上无法成功运行 tts.inter()，运行的时候也不报错，而是直接忽略掉，觉得不可思议，因为自己也有用其它模型进行推理，所以百思不得其解。 fastapi_demo.py import uvicorn from fastapi import FastAPI, Request from fastapi.midd

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[index-tts]win10下部署，构建pynini库时编译器会出现错误

creating build\temp.win-amd64-cpython-310\Release\extensions "C:\Program Files\Microsoft Visual Studio\2022\Community\VC\Tools\MSVC\14.43.34808\bin\HostX86\x64\cl.exe" /c /nologo /O2 /W3 /GL /DNDEBUG

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[index-tts]torch和transformer版本分别是多少？

试了很多torch版本和transformer版本，总是报各种错误，请教一下可跑的版本，多谢~

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[index-tts]你好麻烦问下代码库上传了vqvae部分，但是我看实际推理并没有用到，麻烦问下vqvae这部分用在哪了呢

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[index-tts]关于拼音建模的一些疑问？

试了一下开放出来的模型，即使完全不使用文字，仅使用在词典中的拼音进行推理，也能将发音控制的不错。我有一些疑问：（1）训练过程中只会用非多音字的拼音替换文字，这样拼音覆盖度是否全面，是否会存在有的拼音出现频次很低，或者压根没有被模型见过？（2）如果将拼音拆解为声韵母，应该会缓解拼音覆盖度的问题，但不知道是否会影响性能，请问有做过这方面的尝试吗？

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[index-tts]中文多音字似乎有问题

这是我的target：同一条路，和某些人一起走，就长的离谱，和另外一些人走，就短得让人舍不得迈步子。最后的音频会把”长的离谱“中的chang 读为zhang。但是明显这里应该是chang得离谱

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[index-tts]连续多个相同数字或字母读不准有解决方法吗

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[index-tts]onnx export ?

Trying it seems difficult 导出onnx：似乎很麻烦，我尝试了一下self.inference_model.generate卡在这块，有没有尝试做onnx的道友

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[index-tts]Window11 编译到building '_pywrapfst' extension 报错error: Microsoft Visual C++ 14.0 or greater is required

copying pynini\export\grm_py_build_defs.bzl -> build\lib.win-amd64-cpython-310\pynini\export copying pynini\export\py.typed -> build\lib.win-amd64-cpython-310\pynini\export cop

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[index-tts]WETEXT INFO building fst

WETEXT的这个fst需要每次都重新生成吗？我看代码里可以设置缓存，如果使用缓存会有什么问题吗？ if platform.system() == "Darwin": from wetext import Normalizer self.zh_normalizer = Normalizer(remove_erhua=False,lang="zh",operator="tn")