bigvgan_v2_22khz_80band_256x

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大规模训练的通用神经网络声码器 高性能音频生成模型

BigVGAN是一个通用神经网络声码器,支持高达44kHz采样率和512倍上采样。其最新版本优化了推理速度,改进了模型结构,并使用大规模多样化数据集训练。该模型在语音合成基准测试中表现出色,为音频生成任务提供了高性能解决方案。

模型CUDA加速音频生成GithubBigVGAN预训练模型神经声码器Huggingface开源项目

BigVGAN v2: 高质量音频生成的神经声码器

BigVGAN v2是一个强大的神经网络声码器,用于高质量音频生成。它是由NVIDIA研究团队开发的BigVGAN的升级版本,具有多项重要改进和新功能。

主要特点

自定义CUDA核心

BigVGAN v2引入了专门为推理速度优化的自定义CUDA核心。这个核心实现了上采样、激活和下采样的融合操作,大大提高了推理效率。在单个A100 GPU上,推理速度可以提高1.5到3倍。

改进的判别器和损失函数

新版本采用了多尺度子带CQT判别器和多尺度梅尔频谱图损失。这些改进有助于生成更高质量、更自然的音频。

更大规模的训练数据

BigVGAN v2的训练数据集包含了更加多样化的音频类型,包括多种语言的语音、环境声音和乐器声音。这使得模型能够处理更广泛的音频生成任务。

支持多种音频配置

该项目提供了多个预训练检查点,支持高达44 kHz的采样率和512倍的上采样比率。这为不同的应用场景提供了灵活性。

使用方法

使用BigVGAN v2非常简单。用户可以通过Hugging Face Hub轻松加载预训练模型,然后使用梅尔频谱图作为输入来生成合成波形。

自定义CUDA核心

为了获得更快的推理速度,用户可以选择使用自定义CUDA核心。这需要系统中安装了nvccninja,并且PyTorch的CUDA版本与系统的CUDA版本匹配。

预训练模型

项目提供了多个预训练模型,适用于不同的采样率、梅尔频带数和上采样比率。这些模型在大规模数据集上训练,有些甚至经过了特定数据集的微调。

结语

BigVGAN v2代表了神经声码器领域的最新进展。它不仅能生成高质量的音频,还通过优化的CUDA核心提供了更快的推理速度。无论是语音合成、音乐生成还是其他音频应用,BigVGAN v2都是一个值得关注的强大工具。

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