NATSpeech学习资料汇总 - 非自回归文本转语音框架
Ray
NATSpeech简介
NATSpeech是一个非自回归文本转语音(NAR-TTS)框架,由Yi Ren等人开发。它包含了以下两个模型的官方PyTorch实现:
- PortaSpeech: 一种便携式高质量生成式文本转语音模型 (NeurIPS 2021)
- DiffSpeech: 基于浅层扩散机制的语音合成模型 (AAAI 2022)
该项目在GitHub上已获得超过960颗星标,是一个备受关注的开源TTS框架。
主要特性
NATSpeech框架实现了以下主要特性:
- 使用Montreal Forced Aligner进行非自回归TTS的数据处理
- 便捷可扩展的训练和推理框架
- 简单高效的随机访问数据集实现
学习资源
官方资源
- GitHub仓库: 包含源代码、安装说明、使用文档等
- PortaSpeech论文: 介绍PortaSpeech模型的技术细节
- DiffSpeech论文: 介绍DiffSpeech模型的技术细节
演示
文档
安装使用
- 克隆GitHub仓库
- 安装依赖:
pip install -r requirements.txt - 安装强制对齐工具:
bash mfa_usr/install_mfa.sh - 按照文档说明运行PortaSpeech或DiffSpeech
相关项目
NATSpeech的代码受以下项目启发:
总结
NATSpeech为研究人员和开发者提供了一个强大的非自回归TTS框架。通过本文汇总的资源,读者可以快速上手使用NATSpeech,开展文本转语音相关的研究和应用开发。
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