GST-Tacotron - PyTorch实现的自动语音合成与风格控制模型

项目介绍：GST-Tacotron

GST-Tacotron 是一个基于 PyTorch 的项目，旨在实现语音合成领域的一项先进技术。这项技术所依赖的研究论文是《Style Tokens: Unsupervised Style Modeling, Control and Transfer in End-to-End Speech Synthesis》。该项目的主要目标是通过无监督的方式建模、控制和迁移语音合成中的风格，以生成更具表现力和多样化的语音输出。

项目更新

为了扩展项目的适用性，GST-Tacotron 现已增加对 Blizzard 数据集的支持，这为项目提供了更多的数据资源，用以提升语音合成的质量和多样性。

环境依赖

要运行 GST-Tacotron 项目，首先需要确保满足所有必要的环境依赖。可以通过以下命令安装所需包：

pip3 install -r requirements.txt

文件结构

项目的文件结构清晰而有条理，便于开发者和用户理解和使用：

Hyperparameters.py：包含所有的超参数设定。
Network.py：定义了编码器和解码器的结构。
Modules.py：实现了 Tacotron 使用的一些模块。
Loss.py：损失函数的定义。
Data.py：数据集加载器，用于数据的预处理和加载。
utils.py：提供了一些实用函数，用于数据的输入/输出操作。
Synthesis.py：负责语音生成部分。

如何训练模型

下载一个多说话人的数据集。
预处理数据，在 Data.py 中实现自己的 get_XX_data 函数。
在 Hyperparameters.py 中设置超参数。

创建一个名为 log 的目录，结构如下：

--- log
|    |
|    --- log[log_number]
|
--- code
     |
     --- Tacotron
             |
             --- train.py
             |
             --- Network.py
             |
           ......

运行 train.py 开始训练：

python3 train.py [log_number] [dataset_size] [start_epoch]

[log_number]: 日志目录号
[dataset_size]: 数字或 all
[start_epoch]: 开始训练的轮次（若从头开始则为 0）

例如:
python3 train.py 0 all 0

生成语音

要生成语音，运行 generate.py。在运行前，可以用任意中文句子替换 generate.py 中的 text。需要注意的是，提供的预训练模型是基于中文数据集进行训练的，因此目前只支持中文。

项目发展历史

项目凭借其独特的风格建模功能，在开源社区中获得了良好的反响。可以通过项目的 GitHub 页面查看详细的星标变化图，了解项目的发展趋势。

GST-Tacotron 为开发者提供了一个强大的工具，用于探索和实现先进的语音合成技术，通过简单的设置和使用，可以轻松生成多种风格的语音输出。无论是研究人员还是开发者，这个项目都提供了一个理想的平台去探索语音合成领域的新可能。