tts-hifigan-ljspeech

项目介绍：tts-hifigan-ljspeech

项目背景

tts-hifigan-ljspeech项目是一个基于HiFIGAN语音合成模型的项目，该模型利用了LJSpeech数据集进行训练。HiFIGAN是一种用于语音合成的神经网络模型，能够将声谱图转换为可听的波形。这种技术通常用在文本转语音（Text-to-Speech, TTS）系统中，作为将输入文本转换为声谱图后的后处理步骤。

使用说明

工具安装

项目依赖于SpeechBrain工具包进行开发和使用。安装方法如下：

pip install speechbrain

更多关于SpeechBrain的使用教程和详细信息，可以访问SpeechBrain官方网站。

基本使用方法

项目提供了将声谱图转换为波形的基础功能，使用简便。以下是Python代码示例：

import torch
from speechbrain.inference.vocoders import HIFIGAN

# 加载预训练的HiFIGAN模型
hifi_gan = HIFIGAN.from_hparams(source="speechbrain/tts-hifigan-ljspeech", savedir="pretrained_models/tts-hifigan-ljspeech")
mel_specs = torch.rand(2, 80, 298)  # 随机生成用于示例的声谱图
waveforms = hifi_gan.decode_batch(mel_specs)  # 解码为波形

高级用法：声谱图到波形的转换

import torchaudio
from speechbrain.inference.vocoders import HIFIGAN
from speechbrain.lobes.models.FastSpeech2 import mel_spectogram

# 加载训练好的HiFIGAN声码器
hifi_gan = HIFIGAN.from_hparams(source="speechbrain/tts-hifigan-ljspeech", savedir="pretrained_models/tts-hifigan-ljspeech")

# 加载音频文件
signal, rate = torchaudio.load('speechbrain/tts-hifigan-ljspeech/example.wav')

# 计算梅尔声谱图
spectrogram, _ = mel_spectogram(
    audio=signal.squeeze(),
    sample_rate=22050,
    hop_length=256,
    n_mels=80,
    n_fft=1024,
    f_min=0.0,
    f_max=8000.0
)

# 将声谱图转换为波形
waveforms = hifi_gan.decode_batch(spectrogram)

# 保存生成的音频波形
torchaudio.save('waveform_reconstructed.wav', waveforms.squeeze(1), 22050)

完整的TTS使用流程

import torchaudio
from speechbrain.inference.TTS import Tacotron2
from speechbrain.inference.vocoders import HIFIGAN

# 初始化语音合成模型（Tacotron2）和声码器（HiFIGAN）
tacotron2 = Tacotron2.from_hparams(source="speechbrain/tts-tacotron2-ljspeech", savedir="pretrained_models/tts-tacotron2-ljspeech")
hifi_gan = HIFIGAN.from_hparams(source="speechbrain/tts-hifigan-ljspeech", savedir="pretrained_model/tts-hifigan-ljspeech")

# 运行文本转语音
mel_output, mel_length, alignment = tacotron2.encode_text("Mary had a little lamb")

# 将声谱图转换为波形
waveforms = hifi_gan.decode_batch(mel_output)

# 保存波形为音频文件
torchaudio.save('example_TTS.wav', waveforms.squeeze(1), 22050)

GPU推理

如果需要在GPU上进行推理，可以在调用from_hparams方法时添加参数run_opts={"device":"cuda"}。

模型训练

该模型使用SpeechBrain进行训练。要从头开始训练模型，请按照以下步骤操作：

1. 克隆SpeechBrain代码库：

git clone https://github.com/speechbrain/speechbrain/

2. 安装所需依赖：

cd speechbrain
pip install -r requirements.txt
pip install -e .

3. 运行训练脚本：

cd recipes/LJSpeech/TTS/vocoder/hifi_gan/
python train.py hparams/train.yaml --data_folder /path/to/LJspeech

训练结果（包括模型和日志等）可以通过此链接获取。

备注

此项目中的HiFIGAN模型是基于单一说话者声音训练的，它在一些不同说话者的情况下也能表现良好，但对多说话者语音合成需求，可考虑使用多说话者版本的声码器，例如LibriTTS数据集训练的模型。