FunCodec学习资料汇总 - 开源神经语音编解码工具包
FunCodec是一个基础、可重复和可集成的开源神经语音编解码工具包,由阿里巴巴达摩院开发。本文整理了FunCodec项目的各类学习资源,帮助读者快速上手和深入学习这个强大的音频处理工具。
1. 项目概览
- GitHub仓库: modelscope/FunCodec
- 项目主页: funcodec.github.io
- 论文: FunCodec: A Fundamental, Reproducible and Integrable Open-source Toolkit for Neural Speech Codec
FunCodec提供了最新神经语音编解码模型(如SoundStream和Encodec)的可重复训练配方和推理脚本。它可以轻松集成到下游任务中,如语音识别。
2. 安装指南
git clone https://github.com/alibaba/FunCodec.git && cd FunCodec
pip install --editable ./
3. 预训练模型
FunCodec提供了多个在不同语料库上训练的预训练模型:
- 通用模型(中英双语)
- LibriTTS数据集模型
- FreqCodec频域编解码器模型
可以从Hugging Face或ModelScope下载这些模型。
4. 使用教程
- 模型下载: 参考
egs/LibriTTS/codec/encoding_decoding.sh脚本下载预训练模型 - 批量推理: 使用
egs/LibriTTS/codec/encoding_decoding.sh脚本进行编码和解码 - 训练:
- 开源数据集训练: 使用
egs/LibriTTS/codec/run.sh脚本 - 自定义数据集训练: 参考README中的详细步骤
- 开源数据集训练: 使用
5. 文档资源
6. 社区资源
- Issues: 提问和反馈
- Discussions: 讨论和交流
- 贡献指南
7. 相关项目
8. 最新动态
🎉 2023.12.22: 发布了LauraTTS的训练和推理配方以及预训练模型。LauraTTS是一个强大的基于编解码器的零样本文本到语音合成器,在语义一致性和说话人相似度方面优于VALL-E。
FunCodec是一个功能强大且易于使用的神经语音编解码工具包。无论你是语音处理研究人员、开发者还是对音频技术感兴趣的学习者,希望这篇资料汇总能帮助你更好地探索和利用FunCodec。如果你在使用过程中遇到任何问题,欢迎在GitHub上提出issue或参与讨论。
Happy coding with FunCodec! 🚀🎵
