在SamBertHiFiGAN个性化语音合成模型中，您可以通过设置语速控制参数来调整合成语音的速度。语速控制参数可以通过修改模型的输入特征来实现，从而影响模型的输出结果。

具体而言，在使用SamBertHiFiGAN模型进行语音合成时，您可以将输入特征中的帧长（frame_length）和帧移（frame_shift）设置为较大的值，从而降低语音合成的速度。帧长和帧移是语音信号处理中的两个重要参数，它们决定了语音信号的分帧和重叠方式，从而影响模型的输入特征。

以下是一个示例代码，展示如何通过修改帧长和帧移来控制语速：

python
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import soundfile as sf

from transformers import Wav2Vec2Processor, HubertModel

processor = Wav2Vec2Processor.from_pretrained("sambert/wav2vec2-large-xlsr-53-chinese-zh-cn")
model = HubertModel.from_pretrained("sambert/hubert-large-xlsr-53-chinese-zh-cn")

设置帧长和帧移

frame_length = 0.05 # 单位为秒
frame_shift = 0.025 # 单位为秒

audio, _ = sf.read("input.wav") # 读取输入语音文件
input_values = processor(audio, sampling_rate=16000, return_tensors="pt").input_values
output = model(input_values, input_lengths=torch.LongTensor([len(input_values)]),
frame_lengths=torch.LongTensor([int(frame_length 16000)]),
frame_shifts=torch.LongTensor([int(frame_shift 16000)]))
output_audio = output[0].detach().numpy()[0]
sf.write("output.wav", output_audio, 16000) # 保存输出语音文件
在上述代码中，我们使用了Wav2Vec2Processor和HubertModel来进行语音转换。我们通过修改frame_length和frame_shift参数来控制语速，其中frame_length表示帧长，frame_shift表示帧移，单位均为秒。将这两个参数设置为较大的值，可以降低语音合成的速度，从而让合成语音变慢。