ESPnet2-TTS: Extending the Edge of TTS Researcharxiv.org/abs/2110.07840 模型概览 文本到频谱模型T2M model 自回归模型AR Tacotron 2 Transformer-TTS 非自回归模型NAR FastSpeech FastSpeech 2 频谱到波形模型(声码器)M2W model 传统信号 Griffin-Lim 基于GAN非自回归神经声码器 Parallel WaveGAN MelGAN Sty...
2. 预训练的发展历程 NLP进入神经网络时代之后。NLP领域中的预训练思路可以一直追溯到word2vec的提出[1]。 第一代预训练模型专注于word embedding的学习(word2vec),神经网络本身关于特定任务的部分参数并不是重点。其特点是context-free,也即word embedding,每个token的表示与上下文无关,比如“苹果”这个词在分别表示...
pythonCopy code import torch import numpy as np from espnet2.asr.pytorch_backend.asr import ASR # 加载训练好的模型 model_path = '<path-to-trained-model>' model_dict = torch.load(model_path, map_location=torch.device('cpu')) # 创建ASR对象 asr = ASR.from_pretrained(model_dict['train_a...
目前,ESP32的唤醒词仅仅开放了如下几个:“Hi,乐鑫”,“你好小智”,“你好小鑫”,“hi,Jeson”等唤醒词。 2.3.2 语音命令识别 命令词识别模型MultiNet,致力于提供一个灵活的离线语音命词识别框架。用户可方便根据需求自定义语音命令,无需重新训练模型。 目前模型支持类似“打开空调”,“打开卧室灯”等中文命令词识...
为 keys.1.scp ：为了在 CPU 上运行调试，还需要修改 espnet/espnet2/bin/enh_inference.py ,在 SeparateSpeech 类的初始化函数最开始加上：之后便可以通过下面的命令运行调试：在ESPNet2框架下新增加一个任务，可以参考官方文档中有关 task 的说明。举例来说，若想要新增加一个增强任务，需要：
Note that the wav.scp of Kaldi originally requires that the audio format is wav with pcm_s16le type, but wav.scp of ESPnet2 can handle all audio formats supported by soundfile. e.g. You can use flac format in wav.scp for the input/output of format_wav_scp.py....
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汤云翔/EspNet2 forked fromAscend/ModelZoo-PyTorch 确定同步? 同步操作将从Ascend/ModelZoo-PyTorch强制同步,此操作会覆盖自 Fork 仓库以来所做的任何修改,且无法恢复!!! 确定后同步将在后台操作,完成时将刷新页面,请耐心等待。 删除在远程仓库中不存在的分支和标签 ...
espnet2里面特征提取是在模型里面进行的,而且模型的输入默认是raw waveform 但是我们经常在频域对语音进行处理,所以espnet中封装了一个Stft类,通过调用torch.stft,来将raw waveform转化到频域 Stft类的初始化函数头如下: def__init__(self,n_fft:int=512,win_length:int=None,hop_length:int=128,window:Optional[...
espnet2/bin/launch.py这个脚本是一个启动脚本,主要是对命令行参数进行解析,根据跑实验机器所用的资源管理系统(slurm等),生成对应的提交任务命令。 espnet2/bin/enh_train.py是增强训练的脚本,里面调用了espnet2/tasks/enh.py里面的EnhancementTask类。