deepvoice3_pytorch学习资料汇总 - 基于PyTorch的卷积神经网络文本转语音合成模型实现

deepvoice3_pytorch学习资料汇总 - 基于PyTorch的卷积神经网络文本转语音合成模型实现

deepvoice3_pytorch是一个基于PyTorch实现的卷积神经网络文本转语音(TTS)合成系统。本文将为大家介绍这个项目的相关学习资料,帮助读者快速上手使用。

项目简介

deepvoice3_pytorch实现了以下两篇论文中提出的TTS模型:

1. Deep Voice 3: Scaling Text-to-Speech with Convolutional Sequence Learning
2. Efficiently Trainable Text-to-Speech System Based on Deep Convolutional Networks with Guided Attention

该项目具有以下特点:

• 基于卷积序列到序列模型,使用注意力机制进行文本到语音的合成
• 支持多说话人和单说话人的DeepVoice3模型
• 提供了音频样本和预训练模型
• 支持LJSpeech(英语)、JSUT(日语)、VCTK等数据集的预处理
• 为英语和日语提供了特定的前端文本处理器

代码实现

项目的GitHub仓库地址为:

https://github.com/r9y9/deepvoice3_pytorch

你可以通过以下命令来安装和使用:

 git clone https://github.com/r9y9/deepvoice3_pytorch
 cd deepvoice3_pytorch
 pip install -e ".[bin]"

在线演示

项目提供了可在Google Colab上运行的Jupyter Notebook演示:

• DeepVoice3: 多说话人文本转语音演示
• DeepVoice3: 单说话人文本转语音演示

预训练模型

项目提供了在LJSpeech和VCTK数据集上训练的预训练模型,你可以直接使用这些模型来生成语音。具体的模型下载链接和使用方法请参考项目的README。

使用教程

1. 下载数据集
2. 使用preprocess.py进行数据预处理
3. 使用train.py训练模型
4. 使用TensorBoard监控训练过程
5. 使用synthesis.py从checkpoint生成语音

详细的使用说明请参考项目README中的"Getting started"部分。

高级用法

• 多说话人模型训练
• 说话人适应
• 自定义数据集的使用

这些高级用法的具体操作方法请参考README中的"Advanced usage"部分。

音频样例

项目提供了一些合成音频的样例,可以在SoundCloud上收听。

相关项目

• https://github.com/keithito/tacotron
• https://github.com/facebookresearch/fairseq-py

通过本文的介绍,相信读者对deepvoice3_pytorch项目已经有了初步的了解。这是一个功能强大的语音合成工具,值得深入学习和使用。如果你对TTS感兴趣,不妨尝试使用这个项目来实现自己的语音合成应用。