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Multi-Tacotron-Voice-Cloning学习资料汇总 - 多语言语音克隆的开源实现

RayRay
Multi-Tacotron Voice Cloning语音合成深度学习多语种文本转语音Github开源项目

Multi-Tacotron-Voice-Cloning

Multi-Tacotron-Voice-Cloning:多语言语音克隆的开源实现

Multi-Tacotron-Voice-Cloning是一个基于Real-Time-Voice-Cloning项目的多语言语音克隆实现。该项目支持俄语和英语的语音克隆,能够从几秒钟的音频中创建语音的数字表示,并用于条件化文本到语音模型。

项目特点

  • 多语言支持:支持俄语和英语的语音克隆
  • 基于音素的输入表示,有助于跨语言共享模型能力
  • 四阶段深度学习框架,包括编码器、合成器和声码器
  • 无需双语或平行语料即可实现跨语言的语音转换

快速开始

  1. 在线体验:使用Colab在线演示
  2. 本地安装:
    • Python 3.6+
    • PyTorch 1.0.1+
    • 安装依赖:pip install -r requirements.txt
    • 下载预训练模型

Multi-Tacotron-Voice-Cloning架构图

资源链接

数据集

项目提供了多个英语和俄语数据集的链接和处理说明,包括:

  • LibriSpeech (英语): 300个说话人,360小时高质量语音
  • VoxCeleb (英语): 7000个说话人,大量语音数据
  • M-AILABS (俄语): 3个说话人,46小时高质量语音
  • RUSLAN (俄语): 1个说话人,40小时高质量语音

实现细节

Multi-Tacotron-Voice-Cloning基于以下论文实现:

  1. Transfer Learning from Speaker Verification to Multispeaker Text-To-Speech Synthesis
  2. Efficient Neural Audio Synthesis
  3. Natural TTS Synthesis by Conditioning Wavenet on Mel Spectrogram Predictions
  4. Generalized End-To-End Loss for Speaker Verification

使用工具箱

运行以下命令启动工具箱界面:

python demo_toolbox.py -d <datasets_root>

或者不指定数据集路径:

python demo_toolbox.py

工具箱界面

社区贡献

该项目欢迎社区贡献。如有任何问题,可以通过GitHub Issues或直接联系作者(niw9102@gmail.com)。

Multi-Tacotron-Voice-Cloning为语音克隆和跨语言语音合成提供了一个强大的开源解决方案。无论您是语音技术研究人员、开发者还是语音应用爱好者,都可以利用这个项目探索语音克隆的前沿技术。

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