
在人工智能和语音技术的飞速发展中,一个引人注目的开源项目悄然崛起 - Fish Diffusion。这个由fishaudio团队精心打造的框架,正在为语音合成、歌声合成和声音转换领域带来革命性的变化。让我们一起深入了解这个强大而易用的工具,探索它如何推动语音技术的创新与进步。
Fish Diffusion是一个基于扩散模型的语音生成框架,旨在解决文本转语音(TTS)、歌声合成(SVS)和声音转换(SVC)等多种语音任务。与传统方法相比,Fish Diffusion采用了最新的扩散模型技术,能够生成更加自然、高质量的语音。
多说话人支持: 相比原始的diffsvc仓库,Fish Diffusion实现了多说话人的语音生成,大大提高了模型的灵活性和应用范围。
简洁易懂的代码结构: Fish Diffusion的代码设计简洁明了,所有模块都经过解耦,使得研究人员和开发者能够更容易理解和修改系统。
高质量声码器: 框架集成了44.1khz Diff Singer社区声码器,确保生成的语音具有优秀的音质。
高效训练: 支持多机多卡训练和半精度训练,极大地提升了训练速度并 节省了内存资源。
开源友好: 项目采用MIT许可证,鼓励社区参与和贡献。
要开始使用Fish Diffusion,你需要按照以下步骤准备环境:
conda install "pytorch>=2.0.0" "torchvision>=0.15.0" "torchaudio>=2.0.0" pytorch-cuda=11.8 -c pytorch -c nvidia
curl -sSL https://raw.githubusercontent.com/pdm-project/pdm/main/install-pdm.py | python3 -
pdm sync
Fish Diffusion需要FishAudio NSF-HiFiGAN声码器来生成音频。你可以通过以下命令自动下载:
python tools/download_nsf_hifigan.py --agree-license
Fish Diffusion对数据集的组织有特定要求。你需要将数据集放入dataset目录,并按照特定的文件结构组织。然后,使用提供的脚本提取特征:
python tools/preprocessing/extract_features.py --config configs/svc_hubert_soft.py --path dataset --clean
训练过程也非常简单,可以通过以下命令开始:
python tools/diffusion/train.py --config configs/svc_hubert_soft.py
Fish Diffusion的出现为语音合成和声音转换领域带来了新的可能性。它可以应用于多个场景:
个性化语音助手: 通过多说话人支持,可 以轻松创建具有不同声音特征的虚拟助手。
语音内容创作: 为创作者提供多样化的声音资源,用于配音、播客等内容制作。
语音翻译: 结合机器翻译技术,实现跨语言的自然语音转换。
音乐制作: 在歌声合成方面的应用,为音乐创作者提供新的创作工具。
辅助交流: 为语音障碍人士提供声音转换工具,帮助他们更好地表达自己。
Fish Diffusion是一个开源项目,欢迎社区成员参与贡献。如果你有任何问题或建议,可以通过GitHub提交issue或pull request。项目维护者也鼓励贡献者在提交pull request之前运行pdm run lint以确保代码质量。
Fish Diffusion的发展得益于多个开源项目的贡献,包括diff-svc、DiffSinger、so-vits-svc等。这种开放协作的精神推动着整个语音技术领域的进步。
Fish Diffusion作为一个易于理解和使用的TTS/SVS/SVC框架,为语音合成和声音转换技术的发展注入了新的活力。它不仅为研究人员提供了一个强大的实验平台,也为开发者和创作者提供了实现创意的工具。随着项目的不断发展和社区的持续贡献,我们可以期待Fish Diffusion在未来带来更多令人兴奋的创新和应用。
无论你是语音技术的研究者、开发者,还是对语音合成感兴趣的爱好者,Fish Diffusion都值得你深入探索。让我们一起在这个充满可能性的领域中,创造出更多令人惊叹的语音体验!


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