FunCodec学习资料汇总 - 开源神经语音编解码工具包

FunCodec学习资料汇总 - 开源神经语音编解码工具包

FunCodec是一个基础、可重复和可集成的开源神经语音编解码工具包,由阿里巴巴达摩院开发。本文整理了FunCodec项目的各类学习资源,帮助读者快速上手和深入学习这个强大的音频处理工具。

1. 项目概览

• GitHub仓库: modelscope/FunCodec
• 项目主页: funcodec.github.io
• 论文: FunCodec: A Fundamental, Reproducible and Integrable Open-source Toolkit for Neural Speech Codec

FunCodec提供了最新神经语音编解码模型(如SoundStream和Encodec)的可重复训练配方和推理脚本。它可以轻松集成到下游任务中,如语音识别。

2. 安装指南

git clone https://github.com/alibaba/FunCodec.git && cd FunCodec
pip install --editable ./

3. 预训练模型

FunCodec提供了多个在不同语料库上训练的预训练模型:

• 通用模型(中英双语)
• LibriTTS数据集模型
• FreqCodec频域编解码器模型

可以从Hugging Face或ModelScope下载这些模型。

4. 使用教程

• 模型下载: 参考 egs/LibriTTS/codec/encoding_decoding.sh 脚本下载预训练模型
• 批量推理: 使用 egs/LibriTTS/codec/encoding_decoding.sh 脚本进行编码和解码
• 训练:
  • 开源数据集训练: 使用 egs/LibriTTS/codec/run.sh 脚本
  • 自定义数据集训练: 参考README中的详细步骤

5. 文档资源

• GitHub Wiki
• API文档
• 示例代码

6. 社区资源

• Issues: 提问和反馈
• Discussions: 讨论和交流
• 贡献指南

7. 相关项目

• FunASR: 开源语音识别工具包
• ESPnet: 端到端语音处理工具包
• Encodec: Facebook的神经音频编解码器

8. 最新动态

🎉 2023.12.22: 发布了LauraTTS的训练和推理配方以及预训练模型。LauraTTS是一个强大的基于编解码器的零样本文本到语音合成器,在语义一致性和说话人相似度方面优于VALL-E。

FunCodec是一个功能强大且易于使用的神经语音编解码工具包。无论你是语音处理研究人员、开发者还是对音频技术感兴趣的学习者,希望这篇资料汇总能帮助你更好地探索和利用FunCodec。如果你在使用过程中遇到任何问题,欢迎在GitHub上提出issue或参与讨论。

Happy coding with FunCodec! 🚀🎵