Spear-TTS: 基于PyTorch的多说话人文本到语音注意力网络实现

Spear-TTS: 多说话人TTS的开源实现

Spear-TTS是一个基于PyTorch实现的多说话人文本到语音(TTS)注意力网络模型。该项目由GitHub用户lucidrains开发并开源,旨在复现Google Brain团队提出的Spear-TTS模型。

项目背景

文本到语音合成(Text-to-Speech, TTS)是人工智能领域的一个重要研究方向,其目标是将文本自动转换为自然流畅的语音。近年来,随着深度学习技术的发展,TTS系统的质量得到了显著提升。然而,如何实现高质量的多说话人TTS仍然是一个挑战。

2023年2月,Google Brain团队在arXiv上发表了论文《Speak, Read and Prompt: High-Fidelity Text-to-Speech with Minimal Supervision》,提出了Spear-TTS模型。该模型采用了创新的架构设计,能够以最少的监督实现高保真度的多说话人TTS。为了推动该领域的开源发展,lucidrains在GitHub上发起了spear-tts-pytorch项目,旨在用PyTorch复现Spear-TTS模型。

项目特点

Spear-TTS-PyTorch项目具有以下主要特点:

基于PyTorch实现: 项目使用PyTorch深度学习框架进行实现,便于研究者和开发者进行二次开发和改进。
多说话人TTS: 模型支持多说话人的语音合成,能够生成不同说话人风格的语音。
注意力机制: 采用注意力网络架构,提高了模型的表现力和生成质量。
模块化设计: 项目采用模块化设计,包括文本到语义(Text-to-Semantic)和语义到声学(Semantic-to-Acoustic)两个主要模块。
与SoundStorm项目集成: 该项目中的文本到语义模块将用于SoundStorm项目的条件控制。

安装与使用

要使用Spear-TTS-PyTorch,首先需要通过pip安装:

pip install spear-tts-pytorch

以下是一个简单的使用示例:

import torch
from audiolm_pytorch import HubertWithKmeans
from spear_tts_pytorch import (
    TextToSemantic,
    SemanticToTextDatasetGenerator,
    GeneratedAudioTextDataset,
    MockDataset
)

# 初始化HuBERT模型
wav2vec = HubertWithKmeans(
    checkpoint_path = './hubert_base_ls960.pt',
    kmeans_path = './hubert_base_ls960_L9_km500.bin'
)

# 创建TextToSemantic模型
model = TextToSemantic(
    wav2vec = wav2vec,
    dim = 512,
    num_text_token_ids = 256,
    heads = 8,
    target_kv_heads = 2, # 分组查询注意力,用于内存高效解码
    source_depth = 1,
    target_depth = 1
)

# 使用MockDataset生成示例数据
ds = MockDataset(10)

# 创建数据集生成器
dataset_generator = SemanticToTextDatasetGenerator(
    model = model,
    dataset = ds,
    folder = './output_folder'
)

# 生成数据集
dataset_generator(max_length = 2)

# 加载生成的数据集
generated_dataset = GeneratedAudioTextDataset(
    folder = './output_folder'
)

assert len(generated_dataset) == 10

未来发展方向

Spear-TTS-PyTorch项目仍在积极开发中,作者列出了一系列待完成的任务:

添加EOS(End of Sequence)逻辑并实现端到端生成。
增加对60%删除token的重建预训练。
为低资源场景添加dropout。
增加encoder/decoder层的灵活冻结训练。
添加小型语音到文本语料库训练和伪标签数据集生成步骤。
添加文本到语音和伪标签数据集的微调步骤。
优化伪标签生成数据集的存储和管理方式。
实现批量beam search解码。
在decoder中支持旋转位置编码和Flash Attention。
集成推测解码(speculative decoding)并进行改进。
添加缓存的key/value,支持单个/分组key value。
优化音频-文本生成工作流程。
实现真实音频-文本数据集与生成数据集的拼接或转换。

总结

Spear-TTS-PyTorch为多说话人TTS研究提供了一个开源的PyTorch实现。该项目不仅复现了Google Brain团队的创新工作,还为研究者和开发者提供了一个可扩展的框架。随着项目的不断完善和社区的贡献,我们可以期待Spear-TTS在未来为高质量、多样化的语音合成应用提供强大支持。

对于有志于TTS研究或应用开发的读者,Spear-TTS-PyTorch无疑是一个值得关注和尝试的项目。无论是学习先进的TTS技术,还是构建实际的语音合成应用,这个项目都能提供宝贵的参考和基础。随着人工智能和语音技术的不断发展,我们有理由相信,像Spear-TTS这样的开源项目将在推动TTS技术进步和应用普及方面发挥重要作用。