Multi-Tacotron-Voice-Cloning

Multi-Tacotron-Voice-Cloning

实现俄语和英语语音克隆的多功能深度学习系统

Multi-Tacotron-Voice-Cloning 是基于Real-Time-Voice-Cloning开发的,支持俄语与英语的多语言语音克隆系统。该系统能够利用几秒钟的音频样本,生成声音的数值模型并应用于文本到语音的转换。提供预训练模型和广泛的数据集,同时支持在线Colab演示,适合需要进行英语或俄语语音合成的用户。

Multi-Tacotron Voice Cloning语音合成深度学习多语种文本转语音Github开源项目

Multi-Tacotron Voice Cloning 项目介绍

项目背景

Multi-Tacotron Voice Cloning 是一个多语种(俄语-英语)的语音克隆项目,基于开源项目 Real-Time-Voice-Cloning 开发。这一项目的大多数工作基于深度学习,旨在从短暂的音频片段中创建语音的数字表示,并通过这些表示生成语音合成模型。

项目特色

Multi-Tacotron 采用四阶段的深度学习框架,这个框架由四个不同的神经网络组成,旨在高效地进行语音克隆。具体来说,它可以从几秒钟的语音中提取特征,并生成一个可以用于文本转语音合成的模型。

快速上手

如果你对 Multi-Tacotron 感兴趣,可以通过在线演示快速体验。同时,项目对硬件的要求是需要一块 GPU,但如果只是试用工具箱,并不需要高性能的 GPU。

基础要求

  • Python 版本:需要 3.6 或更高版本。
  • PyTorch:需要 1.0.1 或更高版本。

要安装必要的包,可以运行命令 pip install -r requirements.txt

预训练模型

提供了预训练模型,可以下载使用

数据集

项目采用了多个数据集来支持其多语种处理能力,以下是一些主要数据集:

  • Phoneme Dictionary (音素字典):包括英语和俄语的音素字典。
  • LibriSpeech:一个大型的英语语音数据集,包含300位发言者的360小时清晰语音。
  • VoxCeleb:包含7000位发言者,包含各种质量较差的语音文件。
  • M-AILABS:一个俄语数据集,包含来自3位发言者的46小时清晰语音。

工具箱

你可以尝试运行以下命令来使用项目的工具箱:

python demo_toolbox.py -d <datasets_root>

或简单运行:

python demo_toolbox.py

相关文档和训练指南

联系方式

如有任何问题,可以通过邮箱 niw9102@gmail.com 联系项目维护者。

实现的论文

项目中实现并参考了一些重要论文,包括:

通过这些前沿的技术与研究,Multi-Tacotron Voice Cloning 力求提供高效、准确的语音克隆解决方案。

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