WaveGlow 开源项目教程

WaveGlow 开源项目教程

waveglow A Flow-based Generative Network for Speech Synthesis 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/wa/waveglow

1. 项目介绍

WaveGlow 是一个基于流的生成网络，用于语音合成。该项目由 NVIDIA 开发，结合了 Glow 和 WaveNet 的优点，能够提供快速、高效且高质量的音频合成，无需自动回归。WaveGlow 使用单一网络实现，通过最大化训练数据的似然性进行训练，使得训练过程简单且稳定。

2. 项目快速启动

环境准备

首先，你需要克隆项目仓库并初始化子模块：

git clone https://github.com/NVIDIA/waveglow.git
cd waveglow
git submodule init
git submodule update

接着，安装项目所需的依赖：

pip3 install -r requirements.txt

模型安装

安装 Apex，这是一个用于提高训练性能的库：

# 安装 Apex 可能需要额外的步骤，具体请参考官方文档

生成音频

下载已发布的模型和 mel-spectrograms：

# 下载已发布的模型，此处仅为示例
# 下载 mel-spectrograms

然后，使用以下命令生成音频：

python3 inference.py -f <(ls mel_spectrograms/*.pt) -w waveglow_256channels.pt -o . --is_fp16 -s 0.6

模型训练

1. 下载 LJ Speech 数据集，并放在 data/ 目录下。
2. 创建训练和测试文件的列表：

ls data/*.wav | tail -n+10 > train_files.txt
ls data/*.wav | head -n10 > test_files.txt

3. 开始训练 WaveGlow 网络：

mkdir checkpoints
python train.py -c config.json

对于多 GPU 训练，使用 distributed.py 替换 train.py。注意，该脚本只经过单节点和 NCCL 的测试。

4. 如果要进行混合精度训练，在 config.json 中设置 "fp16_run": true。

5. 生成测试集的 mel-spectrograms：

python mel2samp.py -f test_files.txt -o . -c config.json

6. 使用训练好的网络进行推断：

ls *.pt > mel_files.txt
python3 inference.py -f mel_files.txt -w checkpoints/waveglow_10000 -o . --is_fp16 -s 0.6

3. 应用案例和最佳实践

• 案例一：使用 WaveGlow 生成语音合成音乐。
• 案例二：将 WaveGlow 集成到现有的语音识别系统中，提高音频生成的速度和质量。

4. 典型生态项目

• 项目一：使用 PyTorch 实现的 WaveNet，用于高质量的语音合成。
• 项目二：基于 TensorFlow 的语音识别框架，与 WaveGlow 结合可以实现端到端的语音识别和合成。

waveglow A Flow-based Generative Network for Speech Synthesis 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/wa/waveglow