====== Español en Mac ======
  git clone https://github.com/jpgallegoar/Spanish-F5.git
  python3.11 -m venv venv
  source venv/bin/activate
  python -m pip install torch torchvision torchaudio
  python -m pip install soundfile librosa gradio_client
  python -m pip install -e .

Esta parte es sobretodo por Mac y la memoria compartida:

En el fichero Spanish-F5/src/f5_tts/infer/utils_infer.py línea 342 substituimos:
  audio, sr = torchaudio.load(ref_audio)
Por:
  import soundfile as sf
  import torch
  
  data, sr = sf.read(ref_audio)
  audio = torch.FloatTensor(data).unsqueeze(0) if data.ndim == 1 else torch.FloatTensor(data).T

Ahora lo arrancamos y la primera vez tarda mucho porque se descarga el modelo:
  ./venv/bin/f5-tts_infer-gradio --port 7860 --host 127.0.0.1

Poner el ejecutable de ffmpeg en el path. Lo descargamos de https://evermeet.cx/ffmpeg/: 
  cp ffmpeg Spanish-F5/venv/bin/ffmpeg
  chmod +x Spanish-F5/venv/bin/ffmpeg

Para ver la api:
  python -c "from gradio_client import Client; print(Client('http://127.0.0.1:7860/').view_api())"
  
Levantar el servidor sin conexión a internet
  GRADIO_ANALYTICS_ENABLED=False ./venv/bin/f5-tts_infer-gradio --port 7860 --host 127.0.0.1  

fichero generar_voz.py
<code>
import os
import sys
from gradio_client import Client, handle_file

# 1. Detectar automáticamente la carpeta de este experimento
BASE_DIR = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))

ruta_audio_ref = os.path.join(BASE_DIR, "voz.wav")
ruta_texto_ref = os.path.join(BASE_DIR, "voz.txt")

# Verificar los argumentos de la línea de comandos (Script, Entrada, Salida)
if len(sys.argv) < 3:
    print("❌ Error: Faltan argumentos.")
    print("Uso correcto: python generar_voz.py <fichero_entrada.txt> <fichero_salida.mp3>")
    sys.exit(1)

# Capturar los nombres pasados por parámetro
nombre_entrada = sys.argv[1]
nombre_salida_mp3 = sys.argv[2]

ruta_entrada_texto = os.path.join(BASE_DIR, nombre_entrada)
ruta_salida_mp3 = os.path.join(BASE_DIR, nombre_salida_mp3)
ruta_temporal_wav = os.path.join(BASE_DIR, "temp_salida.wav")

# Verificar que los archivos base existan
if not os.path.exists(ruta_audio_ref) or not os.path.exists(ruta_texto_ref):
    print(f"❌ Error: No se encuentra 'voz.wav' o 'voz.txt' en: {BASE_DIR}")
    sys.exit(1)

if not os.path.exists(ruta_entrada_texto):
    print(f"❌ Error: No se encuentra el archivo de entrada '{nombre_entrada}' en: {BASE_DIR}")
    sys.exit(1)

# 2. Conectar al Gradio local
client = Client("http://127.0.0.1:7860/")

# 3. Leer textos
with open(ruta_texto_ref, "r", encoding="utf-8") as f:
    texto_referencia = f.read().strip()

with open(ruta_entrada_texto, "r", encoding="utf-8") as f:
    nuevo_texto = f.read().strip()

if not nuevo_texto:
    print(f"⚠️ El archivo '{nombre_entrada}' está vacío.")
    sys.exit(1)

print(f"📖 Leyendo: {nombre_entrada}")
print(f"🗣️ Texto: \"{nuevo_texto}\"")
print(f"📥 Procesando en Spanish-F5...")

try:
    # 4. Llamada a la API
    resultado = client.predict(
        handle_file(ruta_audio_ref),   # ref_audio_orig
        texto_referencia,              # ref_text
        nuevo_texto,                   # gen_text
        "F5-TTS",                      # model
        False,                         # remove_silence
        0.15,                          # cross_fade_duration
        0.88,                          # speed
        api_name="/infer"
    )

    ruta_temporal_gradio = resultado[0]

    # 5. Guardar el WAV temporal de la IA
    if os.path.exists(ruta_temporal_wav):
        os.remove(ruta_temporal_wav)
    os.rename(ruta_temporal_gradio, ruta_temporal_wav)

    # 6. Convertir a MP3 usando el ffmpeg de tu entorno virtual
    print(f"🎵 Convirtiendo a MP3...")
    ruta_ffmpeg = os.path.abspath(os.path.join(BASE_DIR, "..", "..", "venv", "bin", "ffmpeg"))

    # Si no estuviera ahí, buscamos en el PATH general que ya reparamos
    if not os.path.exists(ruta_ffmpeg):
        ruta_ffmpeg = "ffmpeg"

    if os.path.exists(ruta_salida_mp3):
        os.remove(ruta_salida_mp3)

    comando_ffmpeg = f'{ruta_ffmpeg} -i "{ruta_temporal_wav}" -codec:a libmp3lame -qscale:a 2 "{ruta_salida_mp3}" -loglevel error'
    os.system(comando_ffmpeg)

    # Limpiar el archivo temporal
    if os.path.exists(ruta_temporal_wav):
        os.remove(ruta_temporal_wav)

    print(f"✅ ¡Éxito! Archivo MP3 generado en: {ruta_salida_mp3}")

except Exception as e:
    print(f"❌ Error: {e}")
</code>

Uso:
  python generar_voz.py entrada.txt salida.mp3
  
  
====== COQUI TTS ======
instalamos pyenv para poder tener python 3.11
  curl https://pyenv.run | bash

Metemos esto en .bashrc
<code>
# Load pyenv automatically by appending
# the following to 
# ~/.bash_profile if it exists, otherwise ~/.profile (for login shells)
# and ~/.bashrc (for interactive shells) :

export PYENV_ROOT="$HOME/.pyenv"
[[ -d $PYENV_ROOT/bin ]] && export PATH="$PYENV_ROOT/bin:$PATH"
eval "$(pyenv init - bash)"

# Restart your shell for the changes to take effect.

# Load pyenv-virtualenv automatically by adding
# the following to ~/.bashrc:

eval "$(pyenv virtualenv-init -)"
</code>

Cambiamos a python 3.11
  pyenv install 3.11.9
  pyenv global 3.11.9

Reiniciar shell

  git clone https://github.com/idiap/coqui-ai-TTS.git
  cd coqui-ai-TTS
Nos aseguramos versión 3.11 de python
  python --version

Creamos entorno virtual
  python -m venv venv --clear
  source venv/bin/activate
  pip install -U pip setuptools wheel
  pip install --no-cache-dir torch torchaudio torchcodec
  pip install -e .

Podemos listar los modelos:
  tts --list_models

Ahora ya funciona, la primera vez se descarga el modelo y tarda bastante:
  tts   --text "Hola, esto es una prueba de Coqui TTS funcionando en español."   --model_name tts_models/es/css10/vits   --out_path salida.wav

====== Entrenar COQUI TTS con XTTS======
Para entrenar a COQUI hay que hacerlo con el modelo de fine-tunning xtts_v2 pero siempre carga los modelos y tarda mínimo 15 segundos. Lo ideal es entrenar a VITS con muchos audios y la ejecución dura menos de 1 segundo. Lo explico mas abajo

Tenemos que instalarlo con estable:
  git clone https://github.com/idiap/coqui-ai-TTS.git
  python3 -m venv venv
  pip install -U pip setuptools wheel
  pip install torch torchaudio torchcodec

Tenía problemas e hice:
  pip install "torch<2.6" "torchaudio<2.6" --force-reinstall  

<code>
tts \
  --model_name tts_models/multilingual/multi-dataset/xtts_v2 \
  --text "Hola, estoy probando mi propia voz clonada" \
  --speaker_wav /ruta/a/tu_audio.wav \
  --language_idx es \
  --out_path salida.wav
</code>

Tarda 17 segundos

Podemos calcular el espectro de nuestra voz una vez y pasarlo 
  calcular_voz.py

<code>
import os
import torch
from TTS.tts.configs.xtts_config import XttsConfig
from TTS.tts.models.xtts import Xtts

# 1. Fijamos la ruta real de la carpeta del snapshot que nos dio tu error
# (Quitamos el "model.pth/config.json" del final para quedarnos solo con la carpeta contenedora)
checkpoint_dir = os.path.expanduser("~/.cache/huggingface/hub/models--tts-hub--XTTS-v2/snapshots/345b56f6fbe25cca7103f7f34e471b8fe8e4945f")
config_file = os.path.join(checkpoint_dir, "config.json")

print(f"-> Cargando modelo XTTS v2 desde: {checkpoint_dir}")

if not os.path.exists(config_file):
    print(f"Error: No se encontró 'config.json' en la ruta {checkpoint_dir}")
    exit()

# 2. Cargamos la configuración desde el archivo JSON
config = XttsConfig()
config.load_json(config_file)

# 3. Inicializamos el modelo XTTS
model = Xtts(config)
model.load_checkpoint(config, checkpoint_dir=checkpoint_dir, eval=True)

# 4. Listamos tus archivos WAV de referencia
folder = "./mis_audios"
if not os.path.exists(folder):
    os.makedirs(folder)
    print(f"\n[!] Se ha creado la carpeta '{folder}'.")
    print("Por favor, mete tus archivos .wav allí y vuelve a ejecutar este script.")
    exit()

audio_files = [os.path.join(folder, f) for f in os.listdir(folder) if f.endswith('.wav')]

if not audio_files:
    print(f"\n[!] Error: No se encontraron archivos .wav en la carpeta '{folder}'")
    print("Mete los audios con los que quieres entrenar tu voz ahí dentro.")
    exit()

print(f"\nProcesando {len(audio_files)} archivos para crear tu huella de voz...")

# 5. Calculamos los latents promediando todos los audios de la carpeta
gpt_conditioning_latents, speaker_embedding = model.get_conditioning_latents(audio_path=audio_files)

# 6. Guardamos los vectores calculados
voice_data = {
    "gpt_conditioning_latents": gpt_conditioning_latents,
    "speaker_embedding": speaker_embedding
}

output_path = "mi_voz_entrenada.pth"
torch.save(voice_data, output_path)
print(f"\n[OK] ¡Listo! Tu voz se ha promediado y guardado con éxito en '{output_path}'")
</code>

Grabamos ficheros wav con nuestra voz en el directorio mis_audios

  python calcular_voz.py
<code>
-> Cargando modelo XTTS v2 desde: .cache/huggingface/hub/models--tts-hub--XTTS-v2/snapshots/345b56f6fbe25cca7103f7f34e471b8fe8e4945f

Procesando 1 archivos para crear tu huella de voz...

[OK] ¡Listo! Tu voz se ha promediado y guardado con éxito en 'mi_voz_entrenada.pth'
</code>

Luego ejecutamos el fichero hablar.py

  hablar.py

<code>
import os
import torch
import torchaudio
from TTS.tts.configs.xtts_config import XttsConfig
from TTS.tts.models.xtts import Xtts

# 1. Texto a sintetizar y salida
texto_a_decir = "Hola, ahora estoy generando voz al vuelo de forma mucho más rápida y directa."
archivo_salida = "resultado_rapido2.wav"

# 2. Rutas del modelo base
checkpoint_dir = os.path.expanduser("~/.cache/huggingface/hub/models--tts-hub--XTTS-v2/snapshots/345b56f6fbe25cca7103f7f34e471b8fe8e4945f")
config_file = os.path.join(checkpoint_dir, "config.json")

# 3. Cargamos configuración y modelo
config = XttsConfig()
config.load_json(config_file)
model = Xtts(config)
model.load_checkpoint(config, checkpoint_dir=checkpoint_dir, eval=True)

# 4. Cargamos tu huella de voz precalculada (.pth)
print("Cargando tu huella de voz precalculada...")
voice_data = torch.load("mi_voz_entrenada.pth", weights_only=False)

# Mapeamos los nombres a lo que exige el método interno .inference()
gpt_cond_latent = voice_data["gpt_conditioning_latents"]
speaker_embedding = voice_data["speaker_embedding"]

# 5. Inferencia con los nombres de variables exactos del código de Coqui
print("Sintetizando audio al vuelo...")
outputs = model.inference(
    text=texto_a_decir,
    language="es",
    gpt_cond_latent=gpt_cond_latent,
    speaker_embedding=speaker_embedding,
    temperature=config.temperature,
    length_penalty=config.length_penalty,
    repetition_penalty=config.repetition_penalty,
    top_k=config.top_k,
    top_p=config.top_p,
)

# 6. Guardamos el resultado en un archivo .wav
audio_tensor = torch.tensor(outputs["wav"]).unsqueeze(0)
torchaudio.save(archivo_salida, audio_tensor, 24000)

print(f"¡Listo! Audio generado súper rápido en: {archivo_salida}")
</code>

====== Entrenar COQUI TTS con VITS ======
Necesitamos muchísimas horas de audio y preparar un dataset

Creamos la siguiente estructura de ficheros
<code>
mi_dataset_vits/
├── wavs/
│   ├── 00001.wav
│   ├── 00002.wav
│   └── 00003.wav ... (todos tus archivos de audio)
└── metadata.csv
</code>

El archivo metadata.csv tiene que tener el formato:
  00001|Hola, esta es la primera frase que grabé para mi modelo.
  00002|El entrenamiento de inteligencia artificial requiere paciencia.
  00003|Generar voz al vuelo ahora será inmediato.

Script entrenamiento

  entrenar_vits.py

<code>
import os
from unicodedata import normalize

from trainer import Trainer, TrainerArgs

from TTS.config import BaseAudioConfig
from TTS.tts.configs.shared_configs import BaseDatasetConfig
from TTS.tts.configs.vits_config import VitsConfig
from TTS.tts.models.vits import CharactersConfig, Vits

# 1. Rutas de carpetas
PATH_DATASET = "/Users/T054810/Personal/IA/coqui-ai-TTS_beta/mi_dataset_vits"
PATH_SALIDA = "/Users/T054810/Personal/IA/coqui-ai-TTS_beta/resultado_entrenamiento"
SPANISH_PUNCTUATIONS = "!'(),-.:;? ¡¿"

# Incluimos el alfabeto base del español y completamos con cualquier carácter extra presente en el dataset.
BASE_SPANISH_CHARACTERS = "abcdefghijklmnopqrstuvwxyzáéíóúüñ0123456789"


def build_characters_config(texts: list[str]) -> CharactersConfig:
    normalized_text = normalize("NFC", " ".join(texts)).lower()
    discovered_characters = sorted(
        {
            char
            for char in normalized_text
            if not char.isspace() and char not in SPANISH_PUNCTUATIONS
        }
    )
    characters = "".join(dict.fromkeys(BASE_SPANISH_CHARACTERS + "".join(discovered_characters)))

    return CharactersConfig(
        characters_class="TTS.tts.models.vits.VitsCharacters",
        pad="<PAD>",
        eos=None,
        bos=None,
        blank="<BLNK>",
        characters=characters,
        punctuations=SPANISH_PUNCTUATIONS,
        phonemes=None,
        is_unique=False,
        is_sorted=True,
    )


def load_samples(dataset_path: str) -> list[dict]:
    samples = []
    csv_path = os.path.join(dataset_path, "metadata.csv")

    with open(csv_path, "r", encoding="utf-8") as file_handle:
        for line in file_handle:
            parts = line.strip().split("|")
            if len(parts) < 2:
                continue

            audio_id, text = parts[0], parts[1]
            samples.append(
                {
                    "text": text,
                    "audio_file": os.path.join(dataset_path, "wavs", f"{audio_id}.wav"),
                    "speaker_name": "mi_voz",
                    "language": "es",
                    "audio_unique_name": audio_id,
                }
            )

    return samples


def main():
    samples = load_samples(PATH_DATASET)
    if not samples:
        raise RuntimeError(f"No se encontraron muestras válidas en {PATH_DATASET}")

    characters_config = build_characters_config([sample["text"] for sample in samples])

# 2. Configurar el Dataset Base
    dataset_config = BaseDatasetConfig(
        formatter="ljspeech",
        path=PATH_DATASET,
        language="es",
    )

# Configuración estándar de audio para VITS
    audio_config = BaseAudioConfig(
        sample_rate=22050,
        resample=True,
    )

# 3. Configurar la arquitectura VITS
# 3. Configurar la arquitectura VITS (Modo caracteres puros, sin fonemas externos)
    config = VitsConfig(
        audio=audio_config,
        run_name="mi_voz_vits_rapida",
        batch_size=16,
        eval_batch_size=8,
        num_loader_workers=0,
        num_eval_loader_workers=0,
        run_eval=True,
        test_delay_epochs=5,
        epochs=100,
        text_cleaner="multilingual_cleaners",
        use_phonemes=False,
        datasets=[dataset_config],
        characters=characters_config,
        output_path=PATH_SALIDA,
    )

    # Fuerza la serialización de `characters` para que el tokenizer use este vocabulario desde el config.
    config.from_dict(config.to_dict())

    train_samples = samples
    eval_samples = samples[:1]

    model = Vits(config)

    trainer = Trainer(
        TrainerArgs(),
        config,
        output_path=PATH_SALIDA,
        model=model,
        train_samples=train_samples,
        eval_samples=eval_samples,
    )

    print(f"Dataset cargado manualmente con éxito. Muestras encontradas: {len(samples)}")
    print(f"Vocabulario de texto preparado con {len(config.characters.characters)} caracteres.")
    print("Iniciando entrenamiento del modelo VITS con tu voz...")
    trainer.fit()


if __name__ == "__main__":
    main()
</code>

Luego lo ejecutamos con (cambiar directorio de entreno):
  python entrenar_vits.py --device mps --continue_path resultado_entrenamiento/mi_voz_vits_rapida-June-26-2026_05+24PM-ca2cf515 --epochs 200

En mi caso:
  python entrenar_vits.py --device mps --continue_path resultado_entrenamiento/entrenamiento1 --epochs 200

MAC:

Las notas de audio están en
  open ~/Library/Group\ Containers/group.com.apple.VoiceMemos.shared



====== Gráficas de rendimiento ======
Levantamos servidor tensor con:
  tensorboard --logdir=/Users/T054810/Personal/IA/coqui-ai-TTS_beta/resultado_entrenamiento/

Entramos en: http://localhost:6006/

Sacado de chatGPT:
<code>
oss_disc y loss_gen: Son las gráficas de rendimiento del Discriminador y el Generador de VITS. Verás curvas que van bajando. Cuanto más abajo y estables estén, mejor y más limpia sonará tu voz.

loss_mel: Te indica cómo de bien está aprendiendo el modelo a imitar las frecuencias exactas de tu tono de voz.

Rendimiento de tiempo: Te muestra cuántos segundos tarda por cada paso de entrenamiento.
</code>