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VoiceFlow-TTS学习资料汇总 - 高效文本转语音模型

RayRay
VoiceFlow文本转语音Kaldi模型训练数据准备Github开源项目

VoiceFlow-TTS简介

VoiceFlow-TTS是一个基于整流流匹配(Rectified Flow Matching)的高效文本转语音(TTS)模型,由X-LANCE团队开发并在ICASSP 2024会议上发表。该模型通过创新的流匹配方法提高了TTS的效率,在保证语音质量的同时显著提升了生成速度。

VoiceFlow-TTS示意图

项目资源

环境配置

VoiceFlow-TTS基于Python 3.9开发,推荐使用conda创建虚拟环境:

conda create -n vflow python==3.9
conda activate vflow
pip install -r requirements.txt

此外还需要安装monotonic_align:

cd model/monotonic_align
python setup.py build_ext --inplace

数据准备

VoiceFlow-TTS使用Kaldi风格的数据组织方式。主要需要准备以下文件:

  • wav.scp: 音频文件路径
  • utts.list: 语音ID列表
  • utt2spk: 语音到说话人的映射
  • text: 文本内容
  • phn_duration: 音素持续时间

对于LJSpeech数据集,项目提供了预处理好的数据。

准备好数据后,运行以下脚本提取Mel频谱:

bash extract_fbank.sh --stage 0 --stop_stage 2 --nj 16

模型训练

训练配置存储在configs/目录下的YAML文件中。运行以下命令开始训练:

python train.py -c configs/${your_yaml} -m ${model_name}

训练过程中会自动保存检查点。

模型推理

使用以下命令进行推理:

python inference_dataset.py -c configs/${your_yaml} -m ${model_name} --EMA --solver euler -t 10

生成的Mel频谱将保存在synthetic_wav/${model_name}/tts_gt_spk/feats.scp。

高级功能

VoiceFlow-TTS还包含一些实验性功能:

  • 声音转换
  • 似然估计
  • 最优传输
  • 不同的估计器架构
  • 改进的对齐学习

详细信息可以参考项目README。

总结

VoiceFlow-TTS为TTS领域带来了新的思路和方法。通过本文的学习资料汇总,相信读者可以快速上手这个优秀的开源项目,并在此基础上进行进一步的研究和应用。欢迎大家star和fork该项目,为TTS技术的发展贡献力量! 🚀

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