deepvoice3_pytorch学习资料汇总 - 基于PyTorch的卷积神经网络文本转语音合成模型实现
deepvoice3_pytorch是一个基于PyTorch实现的卷积神经网络文本转语音(TTS)合成系统。本文将为大家介绍这个项目的相关学习资料,帮助读者快速上手使用。
项目简介
deepvoice3_pytorch实现了以下两篇论文中提出的TTS模型:
- Deep Voice 3: Scaling Text-to-Speech with Convolutional Sequence Learning
- Efficiently Trainable Text-to-Speech System Based on Deep Convolutional Networks with Guided Attention
该项目具有以下特点:
- 基于卷积序列到序列模型,使用注意力机制进行文本到语音的合成
- 支持多说话人和单说话人的DeepVoice3模型
- 提供了音频样本和预训练模型
- 支持LJSpeech(英语)、JSUT(日语)、VCTK等数据集的预处理
- 为英语和日语提供了特定的前端文本处理器
代码实现
项目的GitHub仓库地址为:
https://github.com/r9y9/deepvoice3_pytorch
你可以通过以下命令来安装和使用:
git clone https://github.com/r9y9/deepvoice3_pytorch
cd deepvoice3_pytorch
pip install -e ".[bin]"
在线演示
项目提供了可在Google Colab上运行的Jupyter Notebook演示:
预训练模型
项目提供了在LJSpeech和VCTK数据集上训练的预训练模型,你可以直接使用这些模型来生成语音。具体的模型下载链接和使用方法请参考项目的README。
使用教程
- 下载数据集
- 使用
preprocess.py进行数据预处理 - 使用
train.py训练模型 - 使用TensorBoard监控训练过程
- 使用
synthesis.py从checkpoint生成语音
详细的使用说明请参考项目README中的"Getting started"部分。
高级用法
- 多说话人模型训练
- 说话人适应
- 自定义数据集的使用
这些高级用法的具体操作方法请参考README中的"Advanced usage"部分。
音频样例
项目提供了一些合成音频的样例,可以在SoundCloud上收听。
相关项目
通过本文的介绍,相信读者对deepvoice3_pytorch项目已经有了初步的了解。这是一个功能强大的语音合成工具,值得深入学习和使用。如果你对TTS感兴趣,不妨尝试使用这个项目来实现自己的语音合成应用。
