AuxiliaryASR：语音转换与文本-频谱对齐的基石

AuxiliaryASR：语音转换与文本-频谱对齐的基石

AuxiliaryASR Joint CTC-S2S Phoneme-level ASR for Voice Conversion and TTS (Text-Mel Alignment) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/au/AuxiliaryASR

项目介绍

AuxiliaryASR 是一个开源项目，专注于语音识别（ASR）在语音转换（VC）和文本-频谱对齐（TTS）中的应用。此项目提供了训练代码，用于在语音转换和文本到语音合成中实现音素级别的识别。它被广泛应用于如 StarGANv2-VC 和 StyleTTS 等先进的语音处理项目中。

项目技术分析

AuxiliaryASR 的核心是基于深度学习模型的音素级识别。以下是项目的技术架构和依赖：

• 编程语言：Python 3.7 或更高版本
• 依赖库：包括 SoundFile, torchaudio, torch, jiwer, pyyaml, click, matplotlib, g2p_en, librosa 等常用库
• 数据准备：需要用户准备自己的数据集，并生成 train_list.txt 和 val_list.txt 文件，分别存放训练和验证数据
• 训练配置：通过 config.yml 文件指定训练和验证数据的路径，以及模型的相关参数
• 多语言支持：项目默认支持英语，使用 g2p_en 包进行字母到音素的转换。若需支持其他语言，用户需修改数据集处理文件和词汇表，并使用适当的音素化工具

项目及应用场景

AuxiliaryASR 的应用场景主要涉及以下几个方面：

1. 语音转换（VC）：将一种语音转换为另一种风格或属性的语音，如改变说话人的性别或年龄。
2. 文本到语音合成（TTS）：将文本转换成自然流畅的语音输出，广泛应用于语音助手、电子阅读器等。
3. 语音合成研究：为研究人员提供一个强大的工具，以探索语音合成的不同方面，如音素到频谱的映射。

项目特点

AuxiliaryASR 的特点如下：

• 灵活性：项目支持自定义数据集和多种语言的训练，为用户提供高度自由度。
• 高效性：通过调整 batch_size，用户可以根据自己的 GPU 内存容量优化训练速度。
• 模块化：代码结构清晰，方便用户根据需求进行定制和扩展。
• 兼容性：与 StarGANv2-VC 和 StyleTTS 等先进项目兼容，为用户提供了丰富的集成可能性。

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在总结中，AuxiliaryASR 无疑是语音转换和文本-频谱对齐领域的一个强大工具。它的开源性质使得任何对语音合成感兴趣的开发者或研究者都可以轻松地开始自己的项目。无论您是希望改进语音识别的准确性，还是探索语音合成的艺术，AuxiliaryASR 都提供了一个坚实的基础。立即开始使用这个项目，开启您的语音合成之旅吧！

AuxiliaryASR Joint CTC-S2S Phoneme-level ASR for Voice Conversion and TTS (Text-Mel Alignment) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/au/AuxiliaryASR