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mandarin-tts

mandarin-tts

模块化的中文文本到语音合成框架

mandarin-tts是一个模块化的中文文本到语音合成框架，适用于加速科研和产品开发。它的主要特点包括模块化配置、多样的声码器支持以及丰富的嵌入选项，如说话人、韵律和文本嵌入。此外，该框架还支持预测语音的持续时间、音调和能量变化，通过开源合作进一步拓展其功能。框架提供多数据集的音频样本和预训练模型，方便用户使用和进一步开发。此外通过正确使用专有名词，如YAML配置文件，并加入客观描述，提供高效的开发工具给研究人员和开发者。

mandarin-tts语音合成vocoderAI绘图githubGithub开源项目
访问官网GitHub

项目简介

Mandarin-TTS 项目旨在创建一个模块化的语音合成框架，以支持快速的研究与产品开发。在项目中，所有模块都可以通过 yaml 文件进行配置，同时支持和可配置的功能包括：

  • 说话人嵌入、韵律嵌入、以及多流文本嵌入。
  • 支持多种声码器（如 VocGAN、hifi-GAN、waveglow、melGAN），简化不同声码器之间的比较。
  • 支持时长、音调和能量变化预测，并能轻松添加其他变体。
  • 此外，此项目还有更多功能正在开发中。

本项目欢迎各界贡献。

音频示例

可以通过以下示例链接查看音频演示：演示视频。此外，项目的 GitHub 页面上也提供了一些音频样本，数据集包括 biaobei 和 aishell3。

快速入门

安装指南

用户可以通过以下命令克隆项目并安装：

git clone https://github.com/ranchlai/mandarin-tts.git
cd mandarin-tts
git submodule update --force --recursive --init --remote
pip install -e .

模型训练

提供了两个训练示例：biaobei 和 aishell3。要训练自己的模型，可以通过以下步骤实现：

  1. 从已有示例中复制一份配置。
  2. 使用 wav2mel.py 准备好梅尔频谱特征。
  3. 准备训练所需的 scp 文件，并确保配置文件 config.yaml 中的参数正确。

模型训练命令如下：

cd examples/aishell3
python ../../mtts/train.py -c config.yaml -d cuda

对于 biaobei 数据集，配置流程相似，但不包含说话人嵌入，可以添加韵律嵌入。

音频合成

使用预训练检查点

项目提供了两个预训练示例供用户参考，具体信息如下：

数据集检查点配置文件
aishell3链接链接
biaobei链接链接

支持的声码器

声码器负责将梅尔频谱转换为波形。项目支持以下声码器：

声码器检查点GitHub
Waveglow链接链接
hifi-gan链接链接
VocGAN链接链接
MelGAN链接链接

用户需手动下载安装检查点并在配置文件中设置正确路径。

准备输入文本

文本准备步骤如下：

cd examples/aishell3/
python ../../mtts/text/gp2py.py -t "为适应新的网络传播方式和读者阅读习惯"

然后将输出文本复制到 input.txt，并为其定义名称和说话人 ID。

合成音频

准备好检查点和文本后，可以通过以下命令开始合成音频：

python ../../mtts/synthesize.py  -d cuda --c config.yaml --checkpoint ./checkpoints/checkpoint_1240000.pth.tar -i input.txt

输出的音频文件可以在 outputs 目录中找到。

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