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

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。

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

• Expressive-FastSpeech2 GitHub仓库

  这是项目的主仓库,包含了完整的代码实现、文档和示例。

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

• FastSpeech 2: Fast and High-Quality End-to-End Text to Speech
• Emotional End-to-End Neural Speech Synthesizer
• Conversational End-to-End TTS for Voice Agents

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

• AIHub Multimodal Video AI datasets (韩语)
• IEMOCAP database (英语)

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

• STYLER: 另一个表达式风格化TTS模型,提供了演示和代码。

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! 🎤🤖🎵