DC-TTS(Deep Convolutional Text-to-Speech)是一个基于深度卷积网络的高效文本转语音模型,由Kyubyong Park等人在2017年提出。该模型采用全卷积网络结构,相比传统的RNN模型具有更快的训练和推理速度。
DC-TTS的TensorFlow实现代码可以在以下GitHub仓库找到:
https://github.com/Kyubyong/dc_tts
主要特点:
该项目使用了以下几个数据集进行训练和测试:
训练过程分为两个阶段:
python train.py 1
python train.py 2
如果有多个GPU,可以同时训练这两个模块。
使用训练好的模型合成语音样本:
python synthesize.py
生成的样本将保存在samples目录下。
项目提供了在LJ Speech数据集上训练的预训练模型。
作者提供了在不同训练步数下生成的语音样本:
通过以上资源,读者可以快速了解DC-TTS模型的原理和实现,并进行实际训练和语音合成。该模型为高效的文本转语音系统提供了一个很好的参考。
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