VITS2 项目安装与使用教程

VITS2 项目安装与使用教程

1. 项目目录结构及介绍

VITS2 项目的目录结构如下：

vits2/
├── datasets/
│   ├── ljs_base/
│   ├── vctk_base/
│   └── custom_base/
├── figures/
├── model/
├── preprocess/
├── text/
├── utils/
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
├── data_utils.py
├── inference.ipynb
├── inference_batch.ipynb
├── losses.py
├── requirements.txt
├── train.py
├── train_ms.py
└── ...

目录结构介绍

• datasets/: 包含不同数据集的配置文件，如 LJ Speech、VCTK 和自定义数据集。
• figures/: 存放项目相关的图表和图像文件。
• model/: 存放模型的定义和实现文件。
• preprocess/: 包含数据预处理的脚本和工具。
• text/: 包含文本处理相关的脚本和工具。
• utils/: 包含项目中使用的各种实用工具和辅助函数。
• .gitignore: Git 忽略文件列表。
• LICENSE: 项目的开源许可证文件。
• README.md: 项目的介绍和使用说明。
• data_utils.py: 数据处理相关的实用函数。
• inference.ipynb: 用于推理的 Jupyter Notebook 文件。
• inference_batch.ipynb: 用于批量推理的 Jupyter Notebook 文件。
• losses.py: 定义模型训练中使用的损失函数。
• requirements.txt: 项目依赖的 Python 包列表。
• train.py: 单说话人模型的训练脚本。
• train_ms.py: 多说话人模型的训练脚本。

2. 项目启动文件介绍

train.py

train.py 是用于训练单说话人模型的启动文件。它负责加载数据、配置模型、定义训练循环并保存训练结果。

train_ms.py

train_ms.py 是用于训练多说话人模型的启动文件。它与 train.py 类似，但支持多说话人数据集的训练。

inference.ipynb

inference.ipynb 是一个 Jupyter Notebook 文件，用于单次推理。用户可以通过该文件加载预训练模型并生成语音。

inference_batch.ipynb

inference_batch.ipynb 是一个 Jupyter Notebook 文件，用于批量推理。用户可以通过该文件批量生成语音。

3. 项目的配置文件介绍

datasets/ljs_base/config.yaml

该配置文件用于 LJ Speech 数据集的训练和推理。它定义了数据集的路径、文本清理器、语言设置等。

datasets/vctk_base/config.yaml

该配置文件用于 VCTK 数据集的训练和推理。它定义了数据集的路径、文本清理器、语言设置等。

datasets/custom_base/config.yaml

该配置文件用于自定义数据集的训练和推理。用户可以根据自己的数据集调整配置文件中的参数。

requirements.txt

该文件列出了项目运行所需的 Python 包及其版本。用户可以通过以下命令安装这些依赖：

pip install -r requirements.txt

总结

通过本教程，您应该能够了解 VITS2 项目的目录结构、启动文件和配置文件的基本信息。根据这些信息，您可以进一步探索和使用该项目进行文本到语音的合成任务。