使用Kotlin + JetPack Compose + Tensorflow Lite开发的TTS引擎，可以完全离线使用。

可选两种模型：FastSpeech和Tacotron，这两种模型均来自TensorFlowTTS

文字转拼音方法来自：TensorflowTTS_chinese

因为是实时推理输出音频，故对设备性能有一定要求。

其中FastSpeech速度较快，但生成的音频拟人效果较差，可以用于普通中端以上手机。

而Tacotron对性能要求较高，虽然总体效果更好，但因为速度很慢，故目前实用价值不大，仅供测试。

1. Android Studio 2021.2.1
2. 从下面的模型下载地址，下载models-tflite.7z，把如下4个文件解压到对应目录
3. 从下面的aar下载地址，下载裁剪版TensorFlow Lite的aar，把2个aar文件放到app/libs

├─app/src/main/assets
│      baker_mapper.json
│      fastspeech2_quan.tflite
│      mb_melgan.tflite
│      tacotron2_quan.tflite

3. 编译

./gradlew assembleRelease

下载地址

• models-tf.7z : 原始TensorflowTTS模型，一般用于PC端
• models-tflite.7z : 转换后的TFLite模型，一般用于移动端

netron

缩减TensorFlow Lite二进制文件大小

裁剪后aar下载

裁剪前后的arr文件大小对比：

• tensorflow-lite-2.8.0.aar: 5.4MB -> 3.7MB (68.5%)
• tensorflow-lite-select-tf-ops-2.8.0.aar: 109.6MB -> 14.8MB (13.5%)

TensorFlowTTS

TensorflowTTS_chinese

tensorflow指南

参考tf测试

参考tflite转换

Google Pico TTS Source

• Ubuntu: 20.04 LTS
• Python: 3.8

$ git clone https://github.com/TensorSpeech/TensorFlowTTS.git
$ cd TensorFlowTTS
$ pip install .
$ pip install git+https://github.com/repodiac/german_transliterate.git

$ cd models-tf
$ python test-h5.py

$ python convert-tflite.py