TTTS_v4
介绍
据我所知，这个项目中的方法是我首次提出的。主要思路源于对"细节"的建模，因为我一直困扰于基于VQ（向量量化）的方法无法很好地重建音频，也没有办法对这种残差进行建模。然而，对于传统的VITS，有一些方法可以创建监督信号，比如线性谱，或者使用可学习的嵌入来学习持续时间。这些观察最终使得这种方法取得了非常好的结果。
演示
安装
pip install -e .
训练
1. 分词器训练
使用ttts/prepare/bpe_all_text_to_one_file.py合并你收集的所有文本。要训练分词器，请查看ttts/gpt/voice_tokenizer获取更多信息。
2. VQVAE训练
使用1_vad_asr_save_to_jsonl.py和2_romanize_text.py预处理数据集。
使用以下指令训练模型。
accelerate launch ttts/vqvae/train_v3.py
多语言支持
现在支持中文、英语、日语、韩语。
你可以通过两个步骤使用任何语言的模型。
- 首先，收集大量该语言的文本。
- 其次，训练
ttts/gpt/voice_tokenizer以获得字典。
对于英语，你可以直接使用文本。然而，对于中文，你需要使用拼音，对于日语，你需要使用罗马字，确保在文本中包含发音信息。
推理
请查看api.py获取推理详情。
微调
在train_v3.py中更改加载路径为预训练模型，然后进行训练。
关于数据集，你应该预处理文本、音频路径和拉丁文。你可以参考ttts/prepare/2_romanize_text.py获取一些信息。
致谢
- Tortoise，这是本仓库的起点。
- VITS，大部分代码基于此。
- Bert-VITS2，一些优化代码如mas来自这里。
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