相比而言,GAN在并行波形生成方面有一定的优势,虽然目前GAN主要应用于图像领域,但在音频生成方面表现平平,除了WaveGAN和GANSynth等。 DeepMind发现,GAN尚未大规模应用于非可视领域。24kHz1处的两秒钟音频维度为48000,可与128128分辨率下的RGB图像媲美!所以DeepMind决定要探索一下使用GAN生成原始波形的过程,然后GAN-TTS诞生了...
本文提出了GAN-TTS,一种基于GAN的TTS,作者提出了一种适用于序列的判别器,其中包含conditional和unconditional discriminator,其中conditional discriminator将text作为输入,因此可以判断生成的语音和text是否匹配。 评价阶段作者不仅使用了主观的MOS,还提出使用image synthesis中常用的frechet incept ion distance (FID)和kernel ...
在基于GAN的TTS系统中,生成器被用来学习文本到语音的映射关系。通过训练,生成器能够根据给定的文本生成相应的语音波形。与传统的TTS系统相比,基于GAN的TTS系统具有更好的灵活性和可扩展性。同时,由于GAN的对抗训练机制,生成的语音波形更加自然和流畅。然而,GAN在TTS系统中的应用也存在一些挑战。例如,对于不同的语种和...
GAN-TTS阅读笔记 CongratulationS rongjiehuang.github.io1 人赞同了该文章 一、 文章贡献 1. 提出了GAN-TTS,使用多个随机窗口判别器评价生成波形,同时以声学特征作为条件输入。 2. 提出了基于FID,KID的距离分布评价指标。 3. 进行了ablations study,验证了GAN-TTS的有效性 二、 背景介绍 1. 语音合成 自回归声...
基于GAN的语音转换技术及语音合成TTS 介绍 到目前为止,我主要致力于生成人物的图像(或视频),但我希望他们一旦在屏幕上可见就会用对应的声音说话。所以这一次,当我发出另一个人的声音时,我进行了语音转换以转换为对应的声音,而在给出文本时,我使用文本转语音(TTS)来创建其声音。以下将描述试验结果。
Signal measurements appearing in the form of time series are one of the most common types of data used in medical machine learning applications. However, such datasets are often small, making the training of deep neural network architectures ineffective.
Folders and files Name Last commit message Last commit date Latest commit History 24 Commits images models samples utils README.md generate.py process.py train.py README GAN-TTS A pytorch implementation of the GAN-TTS: HIGH FIDELITY SPEECH SYNTHESIS WITH ADVERSARIAL NETWORKS(https://arxiv.org/...
GAN-TTS/train.py / Jump to Go to file yanggeng1995 update samples and v2_discriminator Latest commit 75d70de Dec 6, 2019 History 1 contributor 247 lines (192 sloc) 9.68 KB Raw Blame import torch from utils.dataset import CustomerDataset, CustomerCollate from torch.utils.data ...
用sambert-hifigan_tts模型进行推理时，设置cpu的参数python3.7, linux32核服务器，程序运行时cpu使用...
Fish Speech 是一个开源的文本转语音(TTS)解决方案,基于 VQ-GAN、Llama 和 VITS 技术开发。它提供多语言支持,包括中文、日语和英语,能够生成高质量的语音合成。这个工具特别适合游戏配音等场景,允许用户自定义和训练专属的语音模型。 Fish Speech Fish Speech 是一个开源的文本转语音(TTS)解决方案,基于 VQ-GAN、Ll...