Mandarin-TTS学习资料汇总 - 开源中文语音合成项目
Mandarin-TTS是一个基于PyTorch实现的开源中文语音合成(Text-to-Speech, TTS)项目，旨在支持快速的研究和产品开发。本文将为大家汇总该项目的相关学习资源，帮助读者快速了解和使用这个强大的中文TTS工具。
项目简介
Mandarin-TTS是一个模块化的TTS框架，具有以下主要特点：
- 所有模块都可通过YAML配置
- 支持说话人嵌入、韵律嵌入和多流文本嵌入
- 支持多种声码器(VocGAN, HiFi-GAN, WaveGlow, MelGAN等)
- 支持时长/音高/能量预测器，可轻松添加其他变量
- 基于FastSpeech2模型实现
- 使用标贝和AIShell-3数据集进行训练
快速开始
- 安装
git clone https://github.com/ranchlai/mandarin-tts.git
cd mandarin-tts
git submodule update --force --recursive --init --remote
pip install -e . f
- 训练
项目提供了两个示例:标贝(biaobei)和AIShell-3数据集。详细的训练步骤请参考项目README。
- 合成
使用预训练模型进行语音合成:
python ../../mtts/synthesize.py -d cuda --c config.yaml --checkpoint ./checkpoints/checkpoint_1240000.pth.tar -i input.txt
学习资源
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项目GitHub仓库 - 包含完整的源代码、文档和示例。
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音频样本 - 提供了使用不同模型和数据集生成的语音样本。
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配置文件说明 - 详细解释了项目中各个配置项的含义和用法。
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预训练模型下载 - 提供了AIShell-3和标贝数据集的预训练模型下载链接。
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声码器模型 - 列出了支持的各种声码器及其下载链接。
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Bilibili视频演示 - 展示了项目的语音合成效果。
进阶学习
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深入了解FastSpeech2模型: FastSpeech 2: Fast and High-Quality End-to-End Text to Speech
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探索不同声码器的原理和实现:
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研究中文语音合成的特殊挑战，如声调处理、多音字处理等。
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尝试使用不同的中文语音数据集进行训练和比较:
总结
Mandarin-TTS为中文语音合成研究和应用提供了一个强大而灵活的开源框架。通过本文提供的学习资源，读者可以快速上手使用该项目，并深入探索中文TTS技术的前沿。无论您是语音合成领域的研究者、开发者，还是对中文TTS感兴趣的爱好者，Mandarin-TTS都是一个值得深入研究的优秀项目。
希望这份学习资料汇总能帮助您更好地了解和使用Mandarin-TTS项目。如果您在学习过程中遇到任何问题，欢迎查阅项目文档或在GitHub上提出issue。祝您在中文语音合成的探索之旅中取得成功！
