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DC-TTS学习资料汇总 - 基于深度卷积网络的高效文本转语音模型

RayRay
DC-TTSTensorFlow文本转语音训练模型语音样本Github开源项目

DC-TTS项目概述

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模型结构

项目代码实现

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:

  • 使用TensorFlow框架实现
  • 包含模型定义、数据处理、训练、合成等完整代码
  • 提供了预训练模型和生成样本

训练数据集

该项目使用了以下几个数据集进行训练和测试:

  1. LJ Speech Dataset - 24小时英语单发音人数据集
  2. Nick Offerman's Audiobooks - 18小时有声书数据
  3. Kate Winslet's Audiobook - 5小时有声书数据
  4. KSS Dataset - 12小时以上的韩语单发音人数据集

模型训练

训练过程分为两个阶段:

  1. 训练Text2Mel模块:
python train.py 1
  1. 训练SSRN模块:
python train.py 2

如果有多个GPU,可以同时训练这两个模块。

训练曲线

语音合成

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。

预训练模型

项目提供了在LJ Speech数据集上训练的预训练模型。

生成样本

作者提供了在不同训练步数下生成的语音样本:

相关资源

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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