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Multilingual_Text_to_Speech学习资料汇总 - 支持多语言实验的Tacotron 2实现

RayRay
多语言文本转语音Tacotron 2语音合成神经网络模型Meta-learningGithub开源项目

Multilingual_Text_to_Speech

Multilingual_Text_to_Speech学习资料汇总

Multilingual_Text_to_Speech是一个支持多语言实验的Tacotron 2实现,具有参数共享、代码切换和声音克隆等功能。本文汇总了该项目的主要学习资源,帮助读者快速上手。

项目概述

该项目提供了一个支持多语言实验的Tacotron 2实现,主要特点包括:

  • 支持多语言文本转语音
  • 实现了不同的编码器参数共享方法
  • 支持代码切换和声音克隆
  • 结合了多个先进模型的思想

主要资源

  1. GitHub仓库: Multilingual_Text_to_Speech

  2. 论文: One Model, Many Languages: Meta-learning for Multilingual Text-to-Speech

  3. 交互式演示:

  4. 合成语音样本: 网站链接

  5. 预训练模型:

使用指南

  1. 克隆仓库:
git clone https://github.com/Tomiinek/Multilingual_Text_to_Speech.git
cd Multilingual_Text_to_Speech
  1. 安装依赖:
pip3 install -r requirements.txt

  1. 下载数据集(CSS10和Common Voice)

  2. 准备频谱图数据

  3. 训练模型:

PYTHONIOENCODING=utf-8 python3 train.py --hyper_parameters generated_switching
  1. 推理生成:
echo "01|Dies ist ein Beispieltext.|00-fr|de" | python3 synthesize.py --checkpoint checkpoints/CHECKPOINT-1 --save_spec

结语

Multilingual_Text_to_Speech项目为多语言文本转语音研究提供了丰富的资源和工具。通过本文的资料汇总,读者可以快速了解项目概况,获取相关资源,并开始实践多语言TTS模型的训练和使用。欢迎探索更多细节并为项目做出贡献!

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