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Mandarin-TTS学习资料汇总 - 开源中文语音合成项目

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Mandarin-TTS学习资料汇总 - 开源中文语音合成项目

Mandarin-TTS是一个基于PyTorch实现的开源中文语音合成(Text-to-Speech, TTS)项目，旨在支持快速的研究和产品开发。本文将为大家汇总该项目的相关学习资源，帮助读者快速了解和使用这个强大的中文TTS工具。

项目简介

Mandarin-TTS是一个模块化的TTS框架，具有以下主要特点：

  • 所有模块都可通过YAML配置
  • 支持说话人嵌入、韵律嵌入和多流文本嵌入
  • 支持多种声码器(VocGAN, HiFi-GAN, WaveGlow, MelGAN等)
  • 支持时长/音高/能量预测器，可轻松添加其他变量
  • 基于FastSpeech2模型实现
  • 使用标贝和AIShell-3数据集进行训练

Mandarin-TTS架构图

快速开始

  1. 安装
git clone https://github.com/ranchlai/mandarin-tts.git
cd mandarin-tts
git submodule update --force --recursive --init --remote
pip install -e . f
  1. 训练

项目提供了两个示例:标贝(biaobei)和AIShell-3数据集。详细的训练步骤请参考项目README。

  1. 合成

使用预训练模型进行语音合成:

python ../../mtts/synthesize.py -d cuda --c config.yaml --checkpoint ./checkpoints/checkpoint_1240000.pth.tar -i input.txt

学习资源

  1. 项目GitHub仓库 - 包含完整的源代码、文档和示例。

  2. 音频样本 - 提供了使用不同模型和数据集生成的语音样本。

  3. 配置文件说明 - 详细解释了项目中各个配置项的含义和用法。

  4. 预训练模型下载 - 提供了AIShell-3和标贝数据集的预训练模型下载链接。

  5. 声码器模型 - 列出了支持的各种声码器及其下载链接。

  6. Bilibili视频演示 - 展示了项目的语音合成效果。

进阶学习

  1. 深入了解FastSpeech2模型: FastSpeech 2: Fast and High-Quality End-to-End Text to Speech

  2. 探索不同声码器的原理和实现:

  3. 研究中文语音合成的特殊挑战，如声调处理、多音字处理等。

  4. 尝试使用不同的中文语音数据集进行训练和比较:

总结

Mandarin-TTS为中文语音合成研究和应用提供了一个强大而灵活的开源框架。通过本文提供的学习资源，读者可以快速上手使用该项目，并深入探索中文TTS技术的前沿。无论您是语音合成领域的研究者、开发者，还是对中文TTS感兴趣的爱好者，Mandarin-TTS都是一个值得深入研究的优秀项目。

希望这份学习资料汇总能帮助您更好地了解和使用Mandarin-TTS项目。如果您在学习过程中遇到任何问题，欢迎查阅项目文档或在GitHub上提出issue。祝您在中文语音合成的探索之旅中取得成功！

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