StyleTTS - 多样化的文本到语音合成

StyleTTS 项目介绍

什么是 StyleTTS？

StyleTTS 是一个用于文本到语音合成（TTS）的生成模型。这个模型的特别之处在于，它能够生成带有自然韵律多样化的语音，而不仅仅是简单地将文字转化成声音。传统的 TTS 系统在语音质量方面已取得很大进步，尤其是在并行 TTS 系统的发展下。然而，怎样使合成的语音具有自然的语音韵律、说话风格和情感语调依然是一个挑战。StyleTTS 正是为了解决这些问题而提出的。

项目特点与优势

自然与多样性：StyleTTS 能够通过一个参考语音合成出具有自然韵律并富有变化的语音。采用了创新的可转移单调对齐器（TMA）和时长不变的数据增强方案，使得模型在主观测试中表现优于当前最先进的模型。
多说话人支持：它不仅支持单一说话人数据集，还对多说话人数据集表现良好。
自监督学习：通过自监督的学习方式，模型能够根据任何给定的参考语音合成出具有相同韵律和情感语调的语音，而无需明确标注说话风格和情感类别。

使用与设置

想要使用 StyleTTS，用户需要具备以下环境和步骤：

准备环境：用户需要安装 Python 3.7 及以上版本，并克隆 StyleTTS 的 GitHub 仓库。随后安装必要的 Python 库。
数据准备：下载并解压 LJSpeech 数据集，并对数据进行预处理至 24 kHz。LibriTTS 数据集的处理则需要合并并重命名特定训练文件夹。

模型训练

StyleTTS 的训练分为两个阶段，用户需要依次运行以下命令：

python train_first.py --config_path ./Configs/config.yml
python train_second.py --config_path ./Configs/config.yml

训练结束后，模型以特定格式保存于指定目录。训练过程的检查点和日志也会存储在 log_dir 中。

infer 推理

使用 StyleTTS 进行推理时，建议参考提供的 inference.ipynb 详细说明。用户可以下载预训练的 StyleTTS 和 Hifi-GAN 模型，分别适用于 LJSpeech 和 LibriTTS 语料库。

预处理与模型扩展

项目提供了一些预训练的文本对齐器和音高提取器模型，用户可以根据自身需要进行修改和重新训练。同时，给出了关于如何使用自定义处理步骤的建议。

如有兴趣，用户也可以参与到模型和预处理的改进过程中，贡献出新的处理方式和训练模型。

资源与社区

除了上述功能和指导，项目还为用户提供了试听样例和学术论文链接，以便对 StyleTTS 的功能和性能有更深入的理解和体验。用户可以访问 StyleTTS 官网聆听演示语音样例。有关技术细节的论文已在 arXiv 上发表，论文链接为 StyleTTS 论文。