VITS2学习资料汇总
VITS2(Variational Inference with adversarial learning for end-to-end Text-to-Speech 2)是SK电信公司提出的一种改进的单阶段文本转语音模型。相比于之前的单阶段模型,VITS2在语音自然度、计算效率以及对音素转换的依赖程度等方面都有很大改进。本文汇总了VITS2的相关学习资料,帮助读者快速了解和学习这一前沿模型。
1. 官方资料
-
论文:《VITS2: Improving Quality and Efficiency of Single-Stage Text-to-Speech with Adversarial Learning and Architecture Design》 链接: https://arxiv.org/abs/2307.16430
-
官方Demo网站: https://vits-2.github.io/demo/
这些是了解VITS2技术细节的最权威资料。论文详细介绍了VITS2的技术创新,Demo网站则提供了音频样本,方便直观感受VITS2的合成效果。
2. 开源实现
- daniilrobnikov的非官方PyTorch实现: https://github.com/daniilrobnikov/vits2
这是一个较为完整的VITS2复现项目,包含了模型代码、数据处理脚本、训练和推理示例等。适合想要深入研究VITS2技术细节或自己训练模型的读者。
3. 预训练模型
- Hugging Face上的VITS2预训练模型: https://huggingface.co/datasets/CuiMuxuan/bert-vits2
这里提供了一些基于不同数据集训练的VITS2预训练模型,可以直接用于语音合成,也可以用于迁移学习。
4. 相关技术博客
- VITS技术介绍(VITS2的前身): https://vits-2.github.io/demo/
了解VITS有助于更好地理解VITS2的改进之处。这篇博客详细介绍了VITS的技术细节。
5. 音频样本
您可以在以下链接听到VITS2合成的音频样本:
- 官方Demo网站: https://vits-2.github.io/demo/
- GitHub项目中的样本: https://github.com/daniilrobnikov/vits2/assets/91742765/d769c77a-bd92-4732-96e7-ab53bf50d783
听一听这些样本可以直观感受VITS2的合成效果。
6. 安装和使用指南
如果您想尝试运行VITS2,可以参考daniilrobnikov的GitHub项目中的安装指南:
https://github.com/daniilrobnikov/vits2#installation
该指南详细介绍了环境配置、数据准备、训练和推理的步骤。
通过以上资料,相信读者可以全面了解VITS2技术,并根据自己的需求选择适合的学习路径。无论是想要了解最新进展,还是打算实际应用VITS2,这些资料都能提供很好的帮助。
图1: VITS2模型的持续时间预测器架构
VITS2在模型架构上做了多处改进,上图展示了其中的持续时间预测器部分。通过引入对抗学习等技术,VITS2显著提升了语音合成的质量和效率。
希望这篇汇总能帮助您快速入门VITS2技术。如果您在学习过程中有任何问题,欢迎查阅官方资料或在相关开源项目中讨论交流。祝您学习愉快!
