Matcha-TTS学习资料汇总 - 快速非自回归神经网络TTS架构

🍵 Matcha-TTS项目介绍

Matcha-TTS是一种新的非自回归神经网络TTS (文本转语音)方法,使用条件流匹配来加速基于ODE的语音合成。该方法具有以下特点:

• 具有概率性
• 内存占用小
• 合成语音自然度高
• 合成速度快

Matcha-TTS由Shivam Mehta等人开发,已被ICASSP 2024会议接收。

快速开始

在线Demo

您可以直接在HuggingFace Spaces上试用Matcha-TTS,无需安装任何环境。

安装使用

1. 创建并激活conda环境:

conda create -n matcha-tts python=3.10 -y
conda activate matcha-tts

2. 安装Matcha-TTS:

pip install git+https://github.com/shivammehta25/Matcha-TTS.git

3. 运行CLI合成语音:

matcha-tts --text "Hello, Matcha-TTS!"

更多CLI参数和用法请参考GitHub README。

模型训练

如果您想使用自己的数据集训练Matcha-TTS模型,可以参考以下步骤:

1. 准备数据集(以LJSpeech为例)
2. 克隆Matcha-TTS代码库
3. 修改配置文件
4. 生成数据统计信息
5. 运行训练脚本

详细的训练指南请查看Train with your own dataset部分。

其他资源

• ICASSP 2024论文
• 预训练模型
• 演示视频

Matcha-TTS是一个开源项目,欢迎感兴趣的研究者和开发者参与贡献。如果您在研究中使用了Matcha-TTS,请引用相关论文:

@inproceedings{mehta2024matcha,
  title={Matcha-{TTS}: A fast {TTS} architecture with conditional flow matching},
  author={Mehta, Shivam and Tu, Ruibo and Beskow, Jonas and Sz{\'e}kely, {\'E}va and Henter, Gustav Eje},
  booktitle={Proc. ICASSP},
  year={2024}
}

通过本文的介绍,相信您对Matcha-TTS有了初步的了解。欢迎访问GitHub仓库获取更多信息,开始您的Matcha-TTS之旅!