vall-e

VALL-E 项目介绍

VALL-E 是一个基于 PyTorch 的项目，目标是实现语音合成的创新方式。这个项目是对 VALL-E 方法的非官方实现，使用了 EnCodec 分词器。这种方法的目标是通过代码化语音，达到高质量的语音生成。

项目背景

VALL-E 基于神经网络模型，主要应用在文本到语音（Text-to-Speech, TTS）的合成中。这种技术被认为能够在无需大量样例的情况下进行出色的语音生成，因而被称为零样本文本到语音合成器（Zero-Shot Text-to-Speech Synthesizer）。

如何开始

尽管 VALL-E 的一些模型目前尚未发布，但用户可以通过简单的安装步骤和示例代码来开始使用或试验。

系统要求

由于 VALL-E 的训练部分依赖于 DeepSpeed 框架，用户需要使用 DeepSpeed 已经测试过的 GPU，并需要事先安装好 CUDA 或 ROCm 编译器。

安装步骤

用户可以通过以下两种方式之一来安装 VALL-E：

• 使用 pip 命令：

  pip install git+https://github.com/enhuiz/vall-e

• 克隆项目源码：

  git clone --recurse-submodules https://github.com/enhuiz/vall-e.git

注意，代码已在 Python 3.10.7 环境下进行测试。

训练模型

要训练自己的语音合成模型，用户需遵循以下步骤：

1. 准备数据：将音频文件放置在一个文件夹中，确保音频文件是 .wav 格式，文本文件是 .normalized.txt 格式。

2. 数据量化：对数据进行量化处理：

   python -m vall_e.emb.qnt data/your_data

3. 生成音素：基于文本生成音素：

   python -m vall_e.emb.g2p data/your_data

4. 配置训练参数：通过参考示例配置文件来设置自己的训练参数并存储在 config/your_data/ 目录下。

5. 开始训练：选择合适的训练脚本开始训练过程：

   python -m vall_e.train yaml=config/your_data/ar_or_nar.yml

训练过程中，用户可以随时通过命令行退出，检查点会自动保存。

模型导出和合成语音

训练完成后，模型需要导出到特定路径以便进一步使用：

python -m vall_e.export zoo/ar_or_nar.pt yaml=config/your_data/ar_or_nar.yml

进行语音合成：

python -m vall_e <text> <ref_path> <out_path> --ar-ckpt zoo/ar.pt --nar-ckpt zoo/nar.pt

剩余工作及注意事项

项目仍在进行中，目前许多功能已经实现，如音频从令牌中解码、NAR 模型实现等，未来将引入更多的预训练模型和演示。

此外，使用 EnCodec 技术需要遵循 CC-BY-NC 4.0 许可协议。

引用

项目相关的重要文献有：

@article{wang2023neural,
  title={Neural Codec Language Models are Zero-Shot Text to Speech Synthesizers},
  author={Wang, Chengyi, et al.},
  journal={arXiv preprint arXiv:2301.02111},
  year={2023}
}

@article{defossez2022highfi,
  title={High Fidelity Neural Audio Compression},
  author={Défossez, Alexandre, et al.},
  journal={arXiv preprint arXiv:2210.13438},
  year={2022}
}

VALL-E 项目努力为文本到语音领域提供新的解决方案，使得高保真语音生成成为可能，并推动此领域的持续发展。