GLaDOS_TTS

GLaDOS_TTS

面向 NVIDIA NeMo 的 GLaDOS 文字转语音声音，附带转换成 Riva 文件并在 Jetson 上部署的步骤，适合在 NVIDIA 硬件上做语音项目的人。

由 DavesArmoury 在 Hugging Face 上制作。这些说明是 Mindket 根据它的模型页面和模型卡写的，模型自己的文件和许可证在 Hugging Face 上。

简介

它是什么：GLaDOS_TTS 是 DavesArmoury 制作的 NVIDIA NeMo 文字转语音声音，名为 GLaDOS。它用这个声音朗读英文文本。模型卡给出了训练所用的笔记本，并一步步说明如何把模型转换成 NVIDIA Riva 能提供服务的文件。

适合谁：适合在 NVIDIA 硬件上自建语音合成、想要一个现成 GLaDOS 声音的开发者和爱好者。

行业 | 谁在用 | 怎么用 | 例子
硬件爱好 | Jetson 玩家 | 在 Jetson 上给项目加一个语音 | 会朗读回复的桌面助手
软件 | 语音应用开发者 | 通过 Riva 提供自定义声音 | 用 GLaDOS 声音朗读文本的原型
研究 | 语音研究人员 | 研究用 NeMo 训练的声音及其 Riva 转换 | 复现训练笔记本和转换步骤

想要开箱即用语音应用的人可以跳过它，因为模型卡是一份构建流程，不是应用。

用在哪里：声音通过 NVIDIA Riva 提供服务，模型卡在 Jetson 设备上构建它。

• NVIDIA Riva 语音服务
• 运行 Docker 的 Jetson 设备，模型卡在上面构建并提供这个声音
• 你自己的电脑，配合 Python 下载文件并转换模型
• NeMo，训练这个声音所用的框架

用例 | 谁用 | 得到什么
语音输出 | Jetson 项目 | 用 GLaDOS 声音说出的英文回复
声音服务 | 开发者 | 装有 GLaDOS 声音的 Riva 服务器
模型转换 | 语音工程师 | 由 NeMo 文件生成的 Riva 文件

如何设置：设置分两部分，先在你的电脑上转换，再在 Jetson 上构建。

• 带 pip 的 Python
• 支持 Docker 和 NVIDIA GPU 的 Jetson 设备
• ngc 命令行工具，用来获取 Riva 快速入门包

1. 用 hf 命令下载模型文件。
2. 在你自己的电脑上，用 nemo2riva 把 hifigan 和 fastpitch 的 NeMo 文件转换成 Riva 文件。
3. 把两个 .riva 文件复制到 Jetson 的 RIVA artifacts 文件夹。
4. 在 Jetson 上启动 servicemaker 容器，构建语音合成包并部署。
5. 离开容器，获取 Riva 快速入门包并运行它的初始化脚本。
6. 把 glados 的 .riva 文件复制到 Riva 的模型文件夹。

pip install -U huggingface_hub
hf download DavesArmoury/GLaDOS_TTS

在你自己的电脑上转换时用这些命令。

pip3 install whl
pip3 install nemo2riva

nemo2riva --out hifigan.riva hifigan.nemo --key None
nemo2riva --out fastpitch.riva fastpitch.nemo --key None

在 Jetson 上，容器和构建用这些命令。

docker run --gpus all -it --rm \
    -v /home/davesarmoury/RIVA/artifacts:/servicemaker-dev \
    -v /home/davesarmoury/RIVA/riva_repo:/data \
    --entrypoint="/bin/bash" \
     nvcr.io/nvidia/riva/riva-speech:2.13.1-servicemaker-l4t-aarch64

riva-build speech_synthesis \
    /servicemaker-dev/glados.rmir:tlt_encode \
    /servicemaker-dev/glados_fastpitch.riva:tlt_encode \
    /servicemaker-dev/glados_hifigan.riva:tlt_encode \
    --voice_name=GLaDOS \
    --sample_rate 22050

riva-deploy /servicemaker-dev/glados.rmir:tlt_encode /data/models

回到容器外面，接下来是快速入门包。

ngc registry resource download-version nvidia/riva/riva_quickstart_arm64:2.13.1
cd riva_quickstart_arm64_v2.13.1
bash riva_init.sh

如何使用：声音文件放进 Riva 模型文件夹后，用它的启动脚本启动 Riva。模型卡没有给出向声音发送文本的命令，所以请用你已有的 Riva 客户端。

riva_start.sh

工具 | 作用
nemo2riva | 把 NeMo 模型文件转换成 Riva 文件
riva-build | 用两个 Riva 文件构建 22050 采样率的 GLaDOS 语音合成包
riva-deploy | 把构建好的包部署到模型文件夹
riva_init.sh | 运行 Riva 快速入门的设置
riva_start.sh | 启动 Riva，让它提供这个声音

示例：你让 Riva 用 GLaDOS 这个声音名说一句简短的英文。模型卡没有给出示例输出，所以返回的是这个声音的语音，质量要靠你用耳朵判断。

新手与专家：这是一个声音模型，一组让电脑用某个特定声音朗读文本的文件。它不是应用，所以第一件可以试的小事，就是下载文件，看看里面有哪些 NeMo 文件。

模型卡列出了两个 NeMo 文件，一个叫 fastpitch，一个叫 hifigan。它把两个都转换成 Riva 格式，再合成一个 22050 采样率的语音合成包。转换时 key 的值是 None。

下载 NeMo 文件
用 nemo2riva 转换
用 riva-build 构建
用 riva-deploy 部署
用 riva_start.sh 启动 Riva

注意事项：模型卡很简短，只涵盖了构建流程。

• 语言：英语。
• 硬件：模型卡在支持 NVIDIA GPU 的 Jetson 设备上构建。
• 声音：如果你调整或重新训练这个声音，只能使用你有权使用的声音。
• License: CC BY 4.0。
• Cost to run: 没有提到费用。
• Data it reaches: 你下载并转换的文件。除了用 ngc 获取 Riva 快速入门包，模型卡没有提到联网或账号访问。

Hugging Face 上的数据（2026年11月13日）

• 任务：text to speech
• 框架：nemo
• 最近 30 天下载：325
• 点赞：17
• 许可证：cc-by-4.0
• 语言：en
• 标签：nemo, onnx, text-to-speech

链接

• 模型：https://huggingface.co/DavesArmoury/GLaDOS_TTS
• 文件：https://huggingface.co/DavesArmoury/GLaDOS_TTS/tree/main

获取模型

用 Hugging Face 的命令行下载它的文件：

pip install -U huggingface_hub
hf download DavesArmoury/GLaDOS_TTS

然后按它的模型卡使用它。这个工具包里没有会自己运行的东西。