DC-TTS项目概述
DC-TTS(Deep Convolutional Text-to-Speech)是一个基于深度卷积网络的高效文本转语音模型,由Kyubyong Park等人在2017年提出。该模型采用全卷积网络结构,相比传统的RNN模型具有更快的训练和推理速度。
项目代码实现
DC-TTS的TensorFlow实现代码可以在以下GitHub仓库找到:
https://github.com/Kyubyong/dc_tts
主要特点:
- 使用TensorFlow框架实现
- 包含模型定义、数据处理、训练、合成等完整代码
- 提供了预训练模型和生成样本
训练数据集
该项目使用了以下几个数据集进行训练和测试:
- LJ Speech Dataset - 24小时英语单发音人数据集
- Nick Offerman's Audiobooks - 18小时有声书数据
- Kate Winslet's Audiobook - 5小时有声书数据
- KSS Dataset - 12小时以上的韩语单发音人数据集
模型训练
训练过程分为两个阶段:
- 训练Text2Mel模块:
python train.py 1
- 训练SSRN模块:
python train.py 2
如果有多个GPU,可以同时训练这两个模块。
语音合成
使用训练好的模型合成语音样本:
python synthesize.py
生成的样本将保存在samples目录下。
预训练模型
项目提供了在LJ Speech数据集上训练的预训练模型。
生成样本
作者提供了在不同训练步数下生成的语音样本:
相关资源
通过以上资源,读者可以快速了解DC-TTS模型的原理和实现,并进行实际训练和语音合成。该模型为高效的文本转语音系统提供了一个很好的参考。
