StyleSpeech

StyleSpeech 项目介绍

项目背景

StyleSpeech 是一个关于多说话人自适应文本到语音生成的项目。随着神经网络文本到语音（TTS）模型的迅速发展，在个性化语音生成方面的需求日益增加。理想的 TTS 模型应该在为目标说话人提供极少量且较短的音频样本情况下，就能生成高质量的语音。然而，目前的方法往往需要对模型进行微调，或者在不进行微调时表现出较低的适应质量。

核心技术

StyleSpeech 项目提出了一种称为 Style-Adaptive Layer Normalization（SALN）的新技术。SALN 可以根据从参照语音音频中提取的风格信息，调整文本输入的增益和偏置。这样，模型可以有效地合成出符合目标说话人风格的语音，甚至只需要一个单一的短音频。在此技术基础上，项目进一步扩展到 Meta-StyleSpeech，通过引入训练有风格原型的两个判别器，以及实施情景训练，以增强对新说话人语音的适应能力。

实验结果

通过实验，Meta-StyleSpeech 模型能够根据 1-3 秒的短语音生成高质量的语音，其表现远超基线水平。用户可以在项目的演示页面上听取示例音频。

使用指南

下载预训练模型

项目提供预训练模型，以便开发者进行更深入的研究和应用：

• Meta-StyleSpeech 预训练模型下载链接
• StyleSpeech 预训练模型下载链接

环境准备

在使用项目代码前，请确保克隆此代码库，并按照 requirements.txt 安装所需的 Python 依赖。

推理生成

要进行语音合成，用户需要下载预训练模型，并准备一个参照语音音频。使用如下命令行生成语音：

python synthesize.py --text <待合成文本> --ref_audio <参照语音音频路径> --checkpoint_path <预训练模型路径>

生成的 Mel 频谱图将保存在 results/ 目录下。

数据集预处理

项目使用 LibriTTS 数据集进行训练。用户需要下载、解压并放置在 dataset/ 目录中，然后运行以下过程来预处理数据：

1. 运行 python prepare_align.py，将音频重新采样到 16kHz 并进行其他预处理。
2. 使用 Montreal Forced Aligner 获得音节与音素序列的对齐信息。

   ./montreal-forced-aligner/bin/mfa_align dataset/wav16/ lexicon/librispeech-lexicon.txt english dataset/TextGrid/ -j 10 -v

3. 运行 python preprocess.py，准备 mel 频谱图、持续时间、音高和能量特征，以便快速训练。

模型训练

用户可以使用以下命令从头开始训练 StyleSpeech 模型：

python train.py

或者从预训练的 StyleSpeech 模型开始训练 Meta-StyleSpeech：

python train_meta.py --checkpoint_path <预训练的 StyleSpeech 模型路径>

致谢

StyleSpeech 项目的开发参考了多个现有项目，包括 FastSpeech2、ming024 的 FastSpeech 实现、Mellotron 和 Tacotron 等。