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title: Inflect-Micro-v2-zh
canonical_url: "https://www.modelscope.cn/models/AXERA-TECH/Inflect-Micro-v2-zh"
md_url: "https://www.modelscope.cn/models/AXERA-TECH/Inflect-Micro-v2-zh.md"
repository: AXERA-TECH/Inflect-Micro-v2-zh
last_updated: 2026-08-14
license: apache-2.0
pipeline_tag: text-to-speech
tasks:
- text-to-speech
library_name:
- onnx
- pytorch
frameworks:
- pytorch
language:
- zh
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tags:
- text-to-speech
- tts
- chinese
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- axmodel
- onnx
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# Inflect-Micro-v2-zh
> Inflect-Micro-v2-zh - AXERA-TECH 在 ModelScope 开源的模型。从零训练的中文 TTS：基于 Inflect-Micro-v2 架构（Apache-2.0）+ NVIDIA BigVGAN 声码器（MIT）。 声学模型 6.7M 参数（text→100-band mel），可在 AX650 系列 NPU 上实时部署 （CPU + NPU 混合架构，RTF 0.15-0.19）。
AXERA-TECH/Inflect-Micro-v2-zh 是 ModelScope 魔搭社区上的text-to-speech模型，采用 apache-2.0 许可。
- **Repository**: AXERA-TECH/Inflect-Micro-v2-zh
- **License**: apache-2.0
- **Tasks**: text-to-speech
- **Tags**: text-to-speech, tts, chinese, axera, axmodel, onnx
- **Downloads**: 0
- **Stars**: 0
- **Last updated**: 2026-08-14
Source: https://www.modelscope.cn/models/AXERA-TECH/Inflect-Micro-v2-zh
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# Inflect-Micro-v2-zh
从零训练的中文 TTS：基于 [Inflect-Micro-v2](https://huggingface.co/owensong/Inflect-Micro-v2)
架构（Apache-2.0）+ [NVIDIA BigVGAN](https://github.com/NVIDIA/BigVGAN) 声码器（MIT）。
声学模型 6.7M 参数（text→100-band mel），可在 **AX650 系列 NPU** 上实时部署
（CPU + NPU 混合架构，RTF 0.15-0.19）。
## 示例音频（AX650 板上 C++ SDK 实跑）
以下音频由交付的 **C++ SDK** 在 AX650 板端到端生成（acoustic ONNX 于 CPU +
BigVGAN axmodel 于 NPU int8，女声 v2：mel-GAN + length_scale=1.0 + noise=0），可直接试听：
女声 · 日常口语：“今天中午我想吃一碗牛肉面。”
女声 · 新闻播报：“中国人民银行决定下调存款准备金率。”
男声 · 日常口语：“请问最近的医院在哪里。”
女声 · 送气音示例：“天气允许的话”
## 长文本示例（Python SDK 自动分句，AX650 板上实跑，约 22s）
女声 · 长文本：央行降准新闻 + 北京简介
男声 · 长文本：人工智能话题节目开场
> 长文本由 Python SDK `infer_board.py` 自动分句（≤250 tokens/句）后拼接，句间 0.2s 停顿。
## 文件说明
```
models/
├── acoustic_female.onnx (+ .data) # 女声 文本→mel（CPU fp32，ls=0.7）
├── acoustic_male.onnx (+ .data) # 男声 文本→mel（CPU fp32，ls=0.85）
├── bigvgan_base.onnx (+ .data) # 声码器 mel→wav（CPU fp32，动态帧）
├── bigvgan_base.axmodel # 声码器 mel→wav（AX650 NPU int8）
└── model_meta.json # 模型规格元数据
checkpoints/ # 训练权重（PyTorch）
├── base300.pt # 基础模型（AiShell-3，20 说话人）
├── female_gan.pt # 女声（CosyVoice 音色 + GAN）
└── male_gan.pt # 男声（SSB0609 音色 + GAN）
python/ # Python 推理 SDK
reports/ # 验证报告（可懂度/性能/量化）
```
## 快速开始（Python，CPU）
```bash
pip install onnxruntime numpy soundfile pypinyin
python python/infer_onnx.py \
--text "你好世界，今天天气真不错，适合出去散步。" \
--acoustic models/acoustic_female.onnx \
--vocoder models/bigvgan_base.onnx \
--output out.wav
```
## 快速开始（AX650 板，CPU+NPU 混合）
板上安装 `onnxruntime`、`pypinyin` 和 `axengine`（AXERA 提供）：
```bash
python python/infer_board.py \
--text "人工智能技术正在改变我们的生活方式。" \
--acoustic models/acoustic_female.onnx \
--vocoder models/bigvgan_base.axmodel \
--output out.wav
```
`infer_board.py` 自动完成：文本分句 → 声学模型（CPU）→ mel 后处理
（静音门限 + 句尾拉伸）→ 声码器（NPU）分块拼接。
## 性能（AX650N 实测）
| 组件 | 耗时 | 说明 |
|---|---|---|
| acoustic（CPU fp32） | 0.30s/句 | 静态 max_mel=1024（单句 ≤10.9s） |
| vocoder（NPU int8） | 0.30s/块 | 512 mel 帧 = 5.46s 音频 |
| 整链路 RTF | 0.15-0.19 | 约 6x 实时 |
## 可懂度（SenseVoice，8 句测试）
| 音色 | CER |
|---|---|
| 女声（CPU 全 fp32） | 0.075 |
| 男声（CPU 全 fp32） | 0.108 |
## 说明
- 声学模型必须 CPU fp32：VITS 的 flow/duration 对 NPU 8/16-bit 量化系统性敏感
（int8/U16/BRecQ 全部验证失败）；声码器 NPU int8 可用
- 长文本自动分句（≤250 tokens/句）+ 声码器分块拼接（重叠交叉淡化）
- 训练流程与复现脚本见 [GitHub 仓库](https://github.com/ml-inory/Inflect-Micro-v2-zh)
## 致谢
- [owensong/Inflect-Micro-v2](https://huggingface.co/owensong/Inflect-Micro-v2)（架构，Apache-2.0）
- [NVIDIA BigVGAN](https://github.com/NVIDIA/BigVGAN)（声码器，MIT）
- [FunAudioLLM/CosyVoice](https://github.com/FunAudioLLM/CosyVoice)（数据生成，Apache-2.0）
- [OpenSLR AISHELL-3](https://www.openslr.org/resources/93/)（中文语料）
- AXERA Pulsar2（AX 编译工具链）
完整第三方声明见 GitHub 仓库 `THIRD_PARTY_NOTICES.md`。
## License
[Apache-2.0](https://github.com/ml-inory/Inflect-Micro-v2-zh/blob/main/LICENSE)
（与原版 Inflect-Micro-v2 一致）