HiFi-GAN是一个基于生成对抗网络(GAN)的项目,专注于高效和高保真语音合成。该项目由Jungil Kong、Jaehyeon Kim和Jaekyoung Bae提出。在这篇文章中,我们将对该项目进行详细介绍,帮助您更好地理解其技术特点和使用方法。
近年来,语音合成技术中已经涌现出多种利用生成对抗网络的方法,这些方法可以直接产生原始波形。虽然此类方法在采样效率和内存使用上有所改善,但其生成的样本质量尚未达到自回归和流量生成模型的水平。针对这一问题,HiFi-GAN提出了一种在保证高效的同时,实现高保真语音合成的方法。
HiFi-GAN通过建模音频中的周期性模式,显著提升了样本的质量。人的语音信号本质上是由不同周期的正弦信号组成的,HiFi-GAN认为对这些周期性模式的建模是非常关键的。在主观的人类评估(平均意见分数,MOS)中,单说话人数据集的结果表明,HiFi-GAN能够以22.05 kHz的速率生成高保真的音频,其生成速度比实时快167.9倍,并且质量接近人类水平。此外,HiFi-GAN同样适用于未知说话人的mel谱图反演和端到端的语音合成。
LJSpeech-1.1/wavs
目录。使用以下命令进行训练:
python train.py --config config_v1.json
如果需要训练V2或V3生成器,需替换配置文件为config_v2.json
或config_v3.json
。默认情况下,训练的检查点和配置文件会保存在cp_hifigan
目录中。
项目提供多种预训练模型,支持不同的数据集,如LJSpeech和VCTK等。可根据需要下载并使用合适的模型进行实验。
HiFi-GAN允许细调,通过生成与音频文件名匹配的mel谱图文件(.npy格式),完成细调工作。
可通过简单的命令对音频进行推理从而生成语音文件,支持从wav文件直接推理生成,或通过从生成的mel谱图进行端到端语音合成。
HiFi-GAN的实现参考了WaveGlow、MelGAN和Tacotron2的相关代码库,感谢这些项目在语音合成领域的重要贡献。
综上所述,HiFi-GAN项目是一种高效的高保真语音合成方案,为语音合成技术的发展提供了重要的研究方向和工具支持。如果感兴趣,建议进一步探索项目的演示网站,体验实际的音频生成效果。
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