Tacotron-pytorch项目简介

Tacotron-pytorch是Tacotron: A Fully End-to-End Text-To-Speech Synthesis Model的PyTorch实现版本。Tacotron是一个端到端的文本到语音合成模型,能够直接从原始文本生成自然的语音。

该项目由GitHub用户soobinseo实现,主要特点包括:

• 基于PyTorch框架
• 实现了完整的Tacotron模型架构
• 使用LJSpeech数据集进行训练
• 提供了训练和合成脚本

相关学习资源

代码仓库

• Tacotron-pytorch GitHub仓库 - 项目的官方代码仓库,包含完整的实现代码和说明文档。

论文

• Tacotron: A Fully End-to-End Text-To-Speech Synthesis Model - Tacotron模型的原始论文,介绍了模型的架构和原理。

数据集

• LJSpeech Dataset - 项目使用的训练数据集,包含13,100对文本和语音样本。

相关项目

• Tacotron TensorFlow实现 - 另一个Tacotron的TensorFlow实现版本,本项目参考了其中的数据预处理代码。

快速入门指南

1. 安装依赖:

   pip install -r requirements.txt
   

2. 下载并解压LJSpeech数据集到指定目录

3. 修改hyperparams.py中的data_path参数为数据集路径

4. 运行训练脚本:

   python train.py
   

5. 生成TTS语音样本:

   python synthesis.py
   

核心文件说明

• hyperparams.py: 包含所有超参数设置
• data.py: 加载训练数据并进行预处理
• module.py: 实现了CBHG、Highway等核心模块
• network.py: 实现了编码器、解码器等网络结构
• train.py: 训练脚本
• synthesis.py: TTS语音生成脚本

结语

Tacotron-pytorch为学习和研究端到端语音合成提供了一个很好的起点。欢迎大家尝试使用该项目,有任何问题也可以在GitHub仓库中提issue讨论。希望本文的资料整理能够帮助大家更好地学习这一有趣的语音合成技术。