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PL-BERT学习资料汇总 - 增强文本转语音韵律的音素级BERT模型

PL-BERT

PL-BERT简介

PL-BERT (Phoneme-Level BERT) 是一种专为增强文本转语音(TTS)系统韵律表现而设计的音素级BERT模型。它通过预测对应的字形来进行预训练,能够显著提升合成语音的自然度,特别是在非训练分布的文本上表现出色。

核心资源

  1. 论文: Phoneme-Level BERT for Enhanced Prosody of Text-to-Speech with Grapheme Predictions

  2. 代码仓库: GitHub - yl4579/PL-BERT

  3. 音频样本: PL-BERT Demo

安装与使用

环境配置

  • Python >= 3.7
  • 依赖库:
pip install pandas singleton-decorator datasets "transformers<4.33.3" accelerate nltk phonemizer sacremoses pebble

快速开始

  1. 克隆仓库:
git clone https://github.com/yl4579/PL-BERT.git
cd PL-BERT
  1. 数据预处理: 参考 preprocess.ipynb

  2. 模型训练: 运行 train.ipynb

模型微调

PL-BERT可以与StyleTTS等TTS模型集成,具体步骤请参考GitHub README

预训练模型

相关资源

PL-BERT架构图

PL-BERT通过结合音素级BERT和字形预测任务,有效提升了TTS系统的韵律表现。欢迎探索上述资源,深入了解这一创新技术!

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