spear-tts-pytorch

Spear-TTS - Pytorch

在Pytorch中实现Spear-TTS - 多说话人文本到语音注意力网络

这里构建的文本到语义模块将用于SoundStorm的条件设置。

致谢

• 感谢Stability慷慨赞助，使我们能够开展并开源前沿人工智能研究

• 感谢Lucas Newman完成反向翻译部分，以及束搜索解码！

• 感谢Lucas Newman完成最终的文本到语义转换器训练代码！

安装

$ pip install spear-tts-pytorch

使用

import torch

from audiolm_pytorch import HubertWithKmeans

from spear_tts_pytorch import (
    TextToSemantic,
    SemanticToTextDatasetGenerator,
    GeneratedAudioTextDataset,
    MockDataset
)

wav2vec = HubertWithKmeans(
    checkpoint_path = './hubert_base_ls960.pt',
    kmeans_path = './hubert_base_ls960_L9_km500.bin'
)

model = TextToSemantic(
    wav2vec = wav2vec,
    dim = 512,
    num_text_token_ids = 256,
    heads = 8,
    target_kv_heads = 2, # 分组查询注意力，用于内存高效解码
    source_depth = 1,
    target_depth = 1
)

ds = MockDataset(10)

dataset_generator = SemanticToTextDatasetGenerator(
    model = model,
    dataset = ds,
    folder = './output_folder'
)

dataset_generator(max_length = 2)

generated_dataset = GeneratedAudioTextDataset(
    folder = './output_folder'
)

assert len(generated_dataset) == 10

待办事项

• 添加eos逻辑+生成，并在soundstorm中连接端到端生成

• 添加首次预训练语音到语音，重建60%删除的标记

• 为该项目添加dropout，因为资源有限

• 在训练过程中添加对编码器/解码器哪些层冻结的完全灵活性

• 添加在小型语音->文本语料库上训练并生成伪标记数据集+微调的步骤（感谢@lucasnewman）

• 添加最后一步在文本->语音+伪标记数据集上微调

• 找出存储和管理伪标记生成数据集的最佳方式

• 批量束搜索解码

• 允许在解码器中使用旋转位置+快速注意力，再次引用Tri

• 集成推测解码，并进行一些即兴创作 - 在同一模型中使用早期退出策略完成

• 为起始器和单个/分组键值添加缓存的键/值，确保快速注意力能够支持专门的因果掩码，直到快速注意力2进入pytorch核心

• 完善音频-文本生成工作流程

• 将真实音频-文本数据集与生成的数据集连接 -> 或能够将真实音频-文本数据集转换为生成的数据集

引用

[引用内容保持不变]