Chinese-FastSpeech2入门指南 - 基于标贝数据的中文语音合成模型

Chinese-FastSpeech2项目简介

Chinese-FastSpeech2是一个开源的中文语音合成项目,由GitHub用户Executedone开发。该项目基于标贝中文标准女声数据集进行训练,并对原始的FastSpeech2模型进行了改进,主要特点如下:

• 引入了韵律表征和韵律预测模块,使合成的中文语音更加生动自然,富有节奏感
• 采用FastSpeech2 + HifiGAN的架构,能够快速生成高质量的语音
• 支持中文文本到语音的转换

快速上手

要使用Chinese-FastSpeech2进行语音合成,您需要:

1. 克隆项目代码:

git clone https://github.com/Executedone/Chinese-FastSpeech2.git

2. 安装依赖:

pip install -r requirements.txt

3. 下载预训练模型:

项目使用了3个预训练模型:fastspeech_model、hifigan_model和prosody_model。您可以从项目网盘链接(提取码:qgpi)下载这些模型文件,并将它们放入指定目录:

• 8000.pth.tar → output/ckpt/biaobei/
• generator_universal.pth.tar → hifigan/
• best_model.pt → transformer/prosody_model/

4. 运行语音合成:

项目提供了两种使用方式:

• 交互式命令行:运行python synthesize_all.py,然后输入需要转换的文本
• API调用:运行tts_server.py启动服务,然后参考TestServer.py调用接口

生成的音频文件默认保存为当前目录下的tmp.wav。

深入学习

如果您想深入了解Chinese-FastSpeech2的工作原理或自定义训练,可以参考以下资源:

1. 项目GitHub仓库:包含完整的源代码和文档

2. FastSpeech2原始论文:了解FastSpeech2的基本原理

3. 基于FastSpeech2优化的中文语音合成:介绍了Chinese-FastSpeech2的改进之处

4. 代码结构:

   • BertProsody目录:韵律模型训练代码
   • preprocessor/biaobei.py:韵律模型训练的数据预处理代码
   • samples目录:生成的音频样例

5. 自定义训练:参考train.py文件和原始FastSpeech2项目的训练方法

Chinese-FastSpeech2是一个非常有潜力的中文语音合成项目。无论您是语音合成领域的研究者,还是对中文TTS感兴趣的开发者,都可以从这个项目中获得启发。欢迎大家尝试使用,并为项目贡献自己的想法!