GenerSpeech
文本转语音模型，可实现 OOD 自定义语音的高保真零样本样式传输
GenerSpeech: PyTorch实现的NeurIPS 2022文本到语音模型，专注于无监督出域场景下的高保真样式转换。提供多层级样式转换、优化的模型泛化功能，并支持多GPU环境。完整指南及音频样例可在线获取，助您快速实施和部署。
GenerSpeech 项目介绍
项目简介
GenerSpeech 是一款创新的文本到语音（TTS）模型，由浙江大学的黄融捷、任轶、刘靖琳、崔辰业和赵洲在 Sea AI Lab 的协作下开发。该项目旨在实现高保真、零样本风格迁移，将文本转换为定制的语外语音风格，于 2022 年的 NeurIPS 会议上发布。
核心特点
- 多层次风格迁移：GenerSpeech 支持富有表现力的文本到语音转换，通过多层次风格迁移技术，能够从参考语音中学习并迁移语音情感和风格特征。
- 强化模型泛化能力：该模型可以处理超出训练数据分布范围（Out-Of-Domain，OOD）的风格参考，这是很多传统TTS系统难以应对的挑战。
如何快速开始
科研人员和开发者可以通过这个项目轻松生成高保真语音样本。为了尝试这一点，只需将该代码库克隆到具备 NVIDIA GPU 和 CUDA cuDNN 的本地机器上，并按照以下步骤来操作：
- 提供预训练模型和数据集。
- 支持数据集包括 LibriTTS 和 ESD。
- 使用 conda 环境配置来安装项目依赖。
推理实现
GenerSpeech 支持语音合成管道。用户需要准备好相关模型和数据集，然后通过简单的命令行运行推理过程来生成目标语音文件。
自定义模型训练
用户可以下载并准备数据集，设置相关参数后开始训练自己的 GenerSpeech 模型。项目不仅提供了详细的训练步骤，还支持多 GPU 并行训练以加速过程。
声明
GenerSpeech 项目明确声明，禁止任何组织或个人未经同意使用本项目的技术生成其他人的语音，以防违反版权法。这一严肃的声明旨在保护个人隐私和肖像权。
GenerSpeech 是一个令人兴奋且充满前景的文本到语音转换项目。它的成功实现依赖于先进的深度学 习技术和广泛的语音数据训练，在推动语音技术的发展中具有重要意义。研究人员和开发者欢迎通过本项目探索语音风格迁移与生成的无限可能。
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