通过指定模型路径、文本和输出路径,运行脚本得到中文语音。 python synthesize.py--model_pathpath/to/model--text"你好,世界"--output_pathpath/to/output 四、tacotron2模型原理 tacotron2是一种深度学习语音合成模型,它主要包括两个部分:encoder和decoder。Encoder将文本
中文处理：模型输入是字符文本，需要将输入的中文转为拼音+声调，在synthesize.py中main函数中导入pypinyin模块，同时sentences修改为下图中的[res].模型选择：之前提到了Mel-Spectrogram和linear-scale spectrogram两种频谱，这里可分别进行语音合成，对应脚本为tacotron/synthesizer.py中的synthesize函数最后部分，只需注释某一...
Tacotron2是一种基于深度学习的序列到序列(Seq2Seq)模型,它通过将输入文本转换为相应的声学特征序列,再由声学模型生成语音波形。而WaveRNN是一种基于神经网络的声学模型,它通过学习声学特征序列到音频波形的映射关系,实现高效的声音合成。接下来,我们将介绍如何结合Tacotron2和WaveRNN实现中文语音合成。首先,我们需要构建一...
这篇论文描述了Tacotron2,一个从文字直接转化为语音的神经网络。这个体系是由字符嵌入到梅尔频谱图的循环序列到序列神经网络组成的,然后是经过一个修改过后的WaveNet,该模型的作用是将频谱图合成波形图。这个模型取得了不错的效果MOS4.53。为了验证我们的设计选择,我们介绍了系统关键组件的简化测试以及评估了使用梅尔频谱...
本文主要是对Tacotron和Tacotron2论文中的关键部分进行阐述和总结,之所以两篇论文放在一起,是因为方便比较模型结构上的不同点,更清晰的了解Tacotron2因为改进了哪些部分,在性能上表现的比Tacotron更好。 介绍 语音合成系统通常包含多个阶段,例如TTS Frontend,Acoustic model和Vocoder,如下图更直观清晰一点: 构建这些组件通...
若无WaveNet 模型,仅有频谱预测模型,则仅由 Griffin-Lim 生成语音,输出至/tacotron_output/logs-eval/wavs/文件夹中。 若有WaveNet 模型,则 WaveNet 生成的语音位于/wavenet_output/wavs/中。 输出的 Mel 频谱位于/tacotron_output/eval/中。可用r9y9的WaveNet合成语音。
33griffinlim设置由于wavenet生成速度过慢的问题尚未解决本文选用griffinlim作为模型的声码器迭代次数设置为30tacotron2直接使用带残差的5层cnn作为后处理网络但其对梅尔频谱的优化不充分因此添加cbhg进一步提取特征以有效提升音质在实验中通过将原始的录音音频转化为梅尔频谱再使用griffinlim转换回来发现有明显的音质损伤可以...
模型使用谷歌的Colab进行训练,没钱买Colab+所以花了很长时间重连、训练、重连、训练; 定的训练目标是600,目前已经全部训练完了。 模型大小为:322MB(338,426,303 字节) 转换音频需要输入拼音+音标数字 测试音频:https://wwb.lanzoul.com/ia7gs0bcr6da ...
而Tacotron 2对语料的需要量却较大.在本文中,解码器使用中文音频进行初始化训练.在预训练阶段,解码器以教师指导模式预测下一个语音帧,即以上一帧预测下一帧音频,不需要对应的文本输入,这要求解码器在帧级别学习声学自回归模型.需要说明的是,预训练阶段解码器仅依靠上一帧进行预测,而微调阶段则需要基于解码器的额外...
简体中文English About 这是一个存放基于Tacotron2,Hifigan,VITS,Diff-SVC的galgame角色语音合成的模型库的仓库。另外也用于发行编译后的推理GUI。 停止维护通知:GUI功能维护已较为完善,此项目后续将不再维护。 近期更新 1.3.0: 增加openvpi版diff svc,原版diff svc 24000模型,带fs模型不再支持,需要请下载1.2.5版...