在Colab中使用Vakyansh TTS模型报错，无法生成WAV文件求助

出现SystemExit: Error: /src/glow_tts directory does not exist错误的核心原因有两个：

• Colab中单独使用!cd命令不会持续切换目录，每个!开头的命令都是独立子进程，执行后会回到初始目录
• 未下载Vakyansh所需的预训练Glow-TTS和HiFi-GAN模型，这两个模型目录不会随项目克隆自动生成

修正步骤及完整代码 #

1. 修正目录切换与依赖安装

将分散的!cd命令改为用&&串联，或使用IPython魔法命令%cd确保目录切换持续生效：

!git clone https://github.com/Open-Speech-EkStep/vakyansh-tts
%cd vakyansh-tts
!bash install.sh
!python setup.py bdist_wheel
!pip install -e .
%cd tts_infer
!wget https://storage.googleapis.com/vakyansh-open-models/translit_models.zip && unzip -q translit_models.zip

2. 下载预训练模型

添加命令下载Glow-TTS和HiFi-GAN模型到当前目录：

# 下载印地语Glow-TTS模型（其他语言替换对应URL）
!wget https://storage.googleapis.com/vakyansh-open-models/hindi/glow_tts.zip && unzip -q glow_tts.zip
# 下载印地语HiFi-GAN模型（其他语言替换对应URL）
!wget https://storage.googleapis.com/vakyansh-open-models/hindi/hifi_gan.zip && unzip -q hifi_gan.zip

注：若使用其他语言模型，需替换上述URL为对应语言的模型地址

3. 调整代码中的模型路径

将原代码中的绝对路径改为当前目录下的相对路径：

from tts_infer.tts import TextToMel, MelToWav
from tts_infer.transliterate import XlitEngine
from tts_infer.num_to_word_on_sent import normalize_nums

import re
from scipy.io.wavfile import write

# 改为当前目录下的模型路径
text_to_mel = TextToMel(glow_model_dir='./glow_tts', device='cuda')
mel_to_wav = MelToWav(hifi_model_dir='./hifi_gan', device='cuda')

def translit(text, lang):
    reg = re.compile(r'[a-zA-Z]')
    engine = XlitEngine(lang)
    words = [engine.translit_word(word, topk=1)[lang][0] if reg.match(word) else word for word in text.split()]
    updated_sent = ' '.join(words)
    return updated_sent

def run_tts(text, lang):
    text = text.replace('।', '.') # 仅针对印地语模型
    text_num_to_word = normalize_nums(text, lang) # 将数字转换为对应语言的文字
    text_num_to_word_and_transliterated = translit(text_num_to_word, lang) # 将英文单词音译为目标语言

    mel = text_to_mel.generate_mel(text_num_to_word_and_transliterated)
    audio, sr = mel_to_wav.generate_wav(mel)
    write(filename='temp.wav', rate=sr, data=audio) # 保存wav文件
    return (sr, audio)

4. 测试运行

调用函数生成语音，例如印地语文本测试：

sr, audio = run_tts("आप कैसे हैं?", "hi")

关键说明 #

• 确保使用对应语言的预训练模型，不同语言的模型存储地址不同
• Colab中需使用%cd切换目录，单独!cd无法保持目录状态
• 若仍有路径问题，可通过!pwd命令查看当前工作目录，确认模型路径是否正确

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Taha Habib