开源项目 `reconstructing_faces_from_voices` 使用教程

开源项目 reconstructing_faces_from_voices 使用教程

reconstructing_faces_from_voices Implementation of the "Reconstructing Faces from Voices" paper. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/re/reconstructing_faces_from_voices

1. 项目的目录结构及介绍

reconstructing_faces_from_voices/
├── data/
│   └── example_data/
├── pretrained_models/
├── models/
├── config.py
├── dataset.py
├── gan_test.py
├── gan_train.py
├── install.sh
├── mfcc.py
├── network.py
├── parse_dataset.py
├── requirements.txt
├── utils.py
├── vad.py
└── webrtcvad.py

目录结构介绍

• data/: 存放示例数据，包括生成的面部图像和语音数据。
• pretrained_models/: 存放预训练的模型文件，包括语音嵌入网络和训练好的生成器。
• models/: 存放训练过程中生成的模型文件。
• config.py: 项目的配置文件，包含各种参数设置。
• dataset.py: 数据集处理脚本，用于加载和处理语音和面部图像数据。
• gan_test.py: 用于测试生成器的脚本，可以根据语音数据生成面部图像。
• gan_train.py: 用于训练生成器的脚本。
• install.sh: 安装依赖的脚本，用于创建conda环境并安装所有依赖包。
• mfcc.py: 处理语音数据的脚本，用于提取MFCC特征。
• network.py: 定义神经网络结构的脚本。
• parse_dataset.py: 解析数据集的脚本。
• requirements.txt: 列出项目所需的所有Python依赖包。
• utils.py: 包含各种实用函数的脚本。
• vad.py: 语音活动检测（VAD）脚本。
• webrtcvad.py: 基于WebRTC的VAD实现。

2. 项目的启动文件介绍

gan_train.py

gan_train.py 是用于训练生成器的启动文件。通过运行该脚本，可以训练生成器模型，生成面部图像。

gan_test.py

gan_test.py 是用于测试生成器的启动文件。通过运行该脚本，可以使用预训练的生成器模型，根据语音数据生成面部图像。

3. 项目的配置文件介绍

config.py

config.py 是项目的配置文件，包含各种参数设置，如数据路径、模型路径、训练参数等。以下是一些关键配置项的介绍：

• voice_dir: 语音数据的路径。
• face_dir: 面部图像数据的路径。
• test_data: 测试数据的目录路径。
• model_path: 预训练生成器模型的路径。
• batch_size: 训练时的批量大小。
• learning_rate: 学习率。
• num_epochs: 训练的轮数。

通过修改 config.py 中的配置项，可以调整项目的运行参数，以适应不同的数据集和训练需求。

reconstructing_faces_from_voices Implementation of the "Reconstructing Faces from Voices" paper. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/re/reconstructing_faces_from_voices