Glow-TTS学习资料汇总 - 基于单调对齐搜索的生成式文本转语音模型

Glow-TTS学习资料汇总 - 基于单调对齐搜索的生成式文本转语音模型

Glow-TTS是一个创新的文本转语音(TTS)模型,由Jaehyeon Kim等人于2020年提出。它结合了归一化流和动态规划的特性,实现了无需外部对齐器的并行TTS。以下是Glow-TTS的相关学习资源汇总,希望能帮助大家更好地了解和使用这个强大的TTS模型。

1. 项目主页

• GitHub仓库: https://github.com/jaywalnut310/glow-tts 这是Glow-TTS的官方代码仓库,包含了模型实现、训练脚本和推理示例。

2. 论文

• 原始论文: Glow-TTS: A Generative Flow for Text-to-Speech via Monotonic Alignment Search 这篇论文详细介绍了Glow-TTS的原理和实验结果。

3. 音频样本

• 演示页面: https://jaywalnut310.github.io/glow-tts-demo/index.html 这个页面展示了Glow-TTS生成的各种音频样本,包括单说话人TTS、多说话人TTS、语音转换等。

4. 预训练模型

• 下载链接: https://drive.google.com/open?id=1JiCMBVTG4BMREK8cT3MYck1MgYvwASL0 官方提供的预训练Glow-TTS模型,可以直接用于推理。

5. 使用教程

• 推理示例: inference.ipynb 这个Jupyter notebook展示了如何使用预训练的Glow-TTS模型进行推理。

• 训练脚本: train_ddi.sh 这个bash脚本展示了如何训练Glow-TTS模型。

6. 相关项目

• HiFi-GAN: 一个高质量的神经声码器,可以与Glow-TTS配合使用以生成更高质量的音频。

• Coqui TTS: 一个开源TTS工具包,包含了Glow-TTS的实现。

7. 博客文章

• Papers With Code - Glow-TTS Explained 这篇文章对Glow-TTS进行了简要解释,并列出了相关的论文和任务。

Glow-TTS通过结合归一化流和单调对齐搜索,实现了快速、多样和可控的语音合成。它不仅可以进行高质量的单说话人TTS,还可以扩展到多说话人场景和语音转换任务。希望这些资源能帮助大家深入了解和应用这个强大的TTS模型。

如果您对Glow-TTS有任何疑问或想要分享使用经验,欢迎在GitHub项目中提出issue或pull request。让我们一起推动TTS技术的发展!