DeepVoice3 PyTorch 项目使用教程

DeepVoice3 PyTorch 项目使用教程

deepvoice3_pytorch PyTorch implementation of convolutional neural networks-based text-to-speech synthesis models 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/de/deepvoice3_pytorch

1. 项目的目录结构及介绍

DeepVoice3 PyTorch 项目是一个基于 PyTorch 的文本到语音合成模型的开源项目。以下是项目的目录结构及其简要介绍：

• assets/: 存放项目相关的资源文件，如文档、图片等。
• deepvoice3_pytorch/: 核心代码目录，包含了模型的实现、训练和推理等相关的代码。
  • audio.py: 处理音频数据的模块。
  • compute_timestamp_ratio.py: 计算时间戳比例的模块。
  • dump_hparams_to_json.py: 将超参数保存为 JSON 文件的模块。
  • gentle_web_align.py: 基于 Gentle 的自定义数据集预处理支持。
  • hparams.py: 定义模型超参数的模块。
  • json_meta.py: 自定义数据集支持和 Gentle-based 自定义数据集预处理。
  • ljspeech.py: LJSpeech 数据集的特定代码。
  • lrschedule.py: 学习率调度的模块。
  • nikl_m.py: 与模型相关的模块。
  • nikl_s.py: 与模型相关的模块。
  • preprocess.py: 数据预处理脚本。
  • release.sh: 发布脚本。
  • setup.py: 项目设置和依赖安装脚本。
  • synthesis.py: 语音合成脚本。
  • train.py: 模型训练脚本。
  • tox.ini: tox 配置文件。
  • vctk.py: VCTK 数据集的特定代码。
• docs/: 存放项目文档的目录。
• .github/: GitHub 使用的配置文件。
• .gitignore: Git 忽略文件列表。
• .gitmodules: Git 子模块配置。
• LICENSE.md: 项目许可证文件。
• MANIFEST.in: 打包项目时包含的文件列表。
• README.md: 项目说明文件。
• 其他文件：包括构建脚本、配置文件等。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动主要是通过运行 train.py 脚本来开始模型的训练过程。以下是一个简单的启动示例：

python train.py --preset=presets/deepvoice3_ljspeech.json --data-root=./data/ljspeech

这个命令会使用预设的参数配置（presets/deepvoice3_ljspeech.json）和指定的数据目录（./data/ljspeech）来启动训练。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件主要是以 JSON 格式存储的预设参数文件，它们位于 presets/ 目录下。这些文件包含了模型的超参数设置，如：

• deepvoice3_ljspeech.json: 为 LJSpeech 数据集设置的 DeepVoice3 模型的预设参数。
• nyanko_ljspeech.json: 为 LJSpeech 数据集设置的 Nyanko 模型的预设参数。

在训练、预处理或合成阶段，你可以通过 --preset 参数指定使用哪个配置文件：

python preprocess.py --preset=presets/deepvoice3_ljspeech.json ljspeech ~/data/LJSpeech-1.0

确保在预处理、训练和评估过程中使用相同的配置文件，以保证一致性。

deepvoice3_pytorch PyTorch implementation of convolutional neural networks-based text-to-speech synthesis models 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/de/deepvoice3_pytorch