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Expressive-FastSpeech2学习资料汇总 - 非自回归表达式TTS实现

RayRay
Expressive-FastSpeech2非自回归TTS情感TTS对话TTS多语言支持Github开源项目

Expressive-FastSpeech2

项目简介

Expressive-FastSpeech2是由GitHub用户keonlee9420开发的一个开源TTS项目,它基于FastSpeech2模型,实现了非自回归的表达式语音合成,包括情感TTS和对话TTS。该项目支持英语、韩语,并可扩展到其他语言。

模型结构图

主要特点

  1. 非自回归表达式TTS:项目旨在为未来的非自回归表达式TTS研究和应用奠定基础,包括情感TTS和对话TTS。

  2. 多语言支持:除了英语外,还支持韩语,并提供了将系统扩展到其他语言的方法。

  3. 注释数据处理:项目展示了如何处理新数据集,即使是不同语言的数据集,以成功训练非自回归情感TTS。

  4. 灵活的模型结构:基于FastSpeech2框架,可以方便地进行模型修改和扩展。

学习资源

1. 代码仓库

2. 模型分支

  • categorical分支: 仅使用分类情感描述符(如快乐、悲伤等)的实现。
  • continuous分支: 除分类情感描述符外,还使用连续情感描述符(如唤醒度、效价等)的实现。
  • conversational分支: 实现了对话历史条件的TTS模型。

3. 相关论文

这些论文提供了项目所基于的理论基础和技术细节。

4. 数据集

这些是项目中使用的主要数据集,可以帮助理解数据处理流程。

5. 相关项目

使用指南

  1. 克隆仓库:

    git clone https://github.com/keonlee9420/Expressive-FastSpeech2.git

  2. 安装依赖:

    pip install -r requirements.txt

  3. 准备数据集和预处理: 详细步骤请参考仓库中的README.md文件。

  4. 训练模型:

    python train.py -p config/LJSpeech/preprocess.yaml -m config/LJSpeech/model.yaml -t config/LJSpeech/train.yaml

  5. 合成语音:

    python synthesize.py --text "YOUR_TEXT_HERE" --restore_step RESTORE_STEP --mode single -p config/LJSpeech/preprocess.yaml -m config/LJSpeech/model.yaml -t config/LJSpeech/train.yaml

结语

Expressive-FastSpeech2为研究人员和开发者提供了一个强大的非自回归表达式TTS框架。通过学习和使用这个项目,您可以深入了解最先进的TTS技术,并将其应用于自己的研究或应用中。无论您是对情感语音合成感兴趣,还是想开发对话系统的语音接口,这个项目都能为您提供宝贵的参考和起点。

Happy coding and have fun with expressive speech synthesis! 🎤🤖🎵

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