Neural-Voice-Cloning-With-Few-Samples学习资料汇总 - 使用少量样本进行神经网络语音克隆

Neural-Voice-Cloning-With-Few-Samples项目简介

Neural-Voice-Cloning-With-Few-Samples是一个开源的神经网络语音克隆项目,旨在使用少量音频样本来克隆说话人的声音。该项目实现了论文《Neural Voice Cloning with Few Samples》中提出的方法,主要包括以下几个方面:

1. 使用多说话人生成模型和说话人编码器模型来捕捉说话人的声音特征
2. 采用说话人适应和说话人编码两种方法进行少样本语音克隆
3. 使用VCTK数据集进行训练和测试

这一技术可以应用于个性化语音合成、语音转换等多个领域,具有重要的研究和应用价值。

项目资源

代码实现

项目的官方GitHub仓库地址为: https://github.com/SforAiDl/Neural-Voice-Cloning-With-Few-Samples

该仓库包含了完整的代码实现,以及详细的使用说明。

论文

相关论文《Neural Voice Cloning with Few Samples》可在arXiv上查阅: https://arxiv.org/abs/1802.06006

论文详细介绍了项目的理论基础和技术细节。

音频样本

项目网站提供了一些使用该技术生成的克隆语音样本,可以直观感受克隆效果: https://sforaidl.github.io/Neural-Voice-Cloning-With-Few-Samples/

使用教程

以下是使用该项目进行语音克隆的基本步骤:

1. 克隆GitHub仓库并安装依赖
2. 准备VCTK数据集
3. 训练多说话人生成模型:

python speaker_adaptation.py --data-root=<path_of_vctk_dataset> --checkpoint-dir=<path> --checkpoint-interval=<int>

4. 对特定说话人进行适应性训练:

python speaker_adaptation.py --data-root=<path_of_vctk_dataset> --restore-parts=<path_of_checkpoint> --checkpoint-dir=<path> --checkpoint-interval=<int>

5. 生成克隆语音

完整的使用说明请参考项目README文件。

相关资源

• DeepVoice3_pytorch: 多说话人生成模型的实现参考
• VCTK语音数据集
• 语音合成相关论文列表

Neural-Voice-Cloning-With-Few-Samples项目为语音克隆研究提供了一个很好的起点。希望本文对大家了解和使用该项目有所帮助。如有任何问题,欢迎在GitHub仓库中提出issue进行讨论。