基于BERT和VITS技术的文本到语音合成系统
vits_chinese项目引入了BERT和VITS技术,通过隐藏的韵律嵌入和自然语言特性,显著 提高了文本到语音合成的音质和自然度。此项目不只适于高质量音频生成,也提供模块化蒸馏加速和在线演示,便利学习和开发人员的应用。
vits_chinese
是一个文本到语音合成(TTS)学习项目,基于 BERT 和 VITS 技术,并结合了一些微软的自然语音特性。本项目主要面向于是希望深入理解和研究 TTS 算法的开发者,而不是为直接生产使用而设计的解决方案。
要开始使用 vits_chinese
,需要安装相应的依赖并完成一些基础配置。以下步骤概述了安装过程:
安装必要的库:
pip install -r requirements.txt
编译对齐模块:
cd monotonic_align
python setup.py build_ext --inplace
使用预训练模型进行推理: 下载预训练模型后,运行以下命令进行语音合成:
python vits_infer.py --config ./configs/bert_vits.json --model vits_bert_model.pth
为了训练自己的模型,用户需要准备语料数据,并进行如下数据预处理:
数据采样率转换:
python vits_resample.py -w [input path]:[./data/Wave/] -o ./data/waves -s 16000
标注整理:将文本数据转换为指定的格式,支持汉字和声韵母两种标注形式。
模型训练:
python train.py -c configs/bert_vits.json -m bert_vits
项目主要用于TTS技术的学习与研究,适合对TTS合成语音的工程技术感兴趣的开发者和研究人员,通过对这些技术的学习,实现更高质量和更自然的语音合成。
vits_chinese
项目汇集了多个开源项目和研究成果,感谢所有贡献者的努力,使得这个项目得以实现。从资料下载到模型优化,整个项目都开放给社区开发者进行二次开发和试验。
vits_chinese
是一个功能强大且灵活的 TTS 学习工具,凭借最新的技术框架和开放的学习资源,使研究者和开发者能够探索和掌握文本到语音合成的种种可能性。未来的开发者可在此基础上开发出更高效、更具表现力的语音合成系统。
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