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DiffSinger入门学习资料 - 基于浅层扩散机制的歌声合成模型

RayRay
DiffSingerPyTorch声音合成DiffSpeechLJSpeechGithub开源项目

DiffSinger简介

DiffSinger是一个基于浅层扩散机制的歌声合成模型,由刘景麟等人在AAAI 2022会议上提出。该模型可以用于歌声合成(SVS)和语音合成(TTS)任务。

DiffSinger的主要特点包括:

  • 使用浅层扩散机制,相比传统扩散模型可以加快生成速度
  • 支持歌声合成和语音合成两种任务
  • 生成质量高,可以合成自然流畅的语音和歌声

项目资源

DiffSinger的官方代码仓库: https://github.com/MoonInTheRiver/DiffSinger

该仓库包含了模型的PyTorch实现代码,以及预训练模型等资源。

学习资料

  1. 论文原文: DiffSinger: Singing Voice Synthesis via Shallow Diffusion Mechanism

  2. 项目文档:

  1. 在线演示:
  1. 相关数据集:
  • LJSpeech: 英语单发音人语音数据集
  • PopCS: 中文歌声数据集
  • OpenCpop: 中文歌声数据集

入门指南

  1. 克隆项目代码:
git clone https://github.com/MoonInTheRiver/DiffSinger.git
cd DiffSinger
  1. 安装依赖:
pip install -r requirements.txt

  1. 下载预训练模型并放置到指定目录

  2. 运行推理脚本生成语音或歌声样本

  3. 按照文档说明训练自己的模型

相关项目

总结

DiffSinger作为一个新的歌声合成模型,在性能和生成质量上都达到了很高的水平。本文整理的学习资料可以帮助读者快速入门,掌握DiffSinger的使用方法。随着该模型的不断发展,相信会在语音合成领域发挥越来越重要的作用。

DiffSinger模型架构图

DiffSinger生成过程示意图

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