clpcnet：实时音频处理利器

clpcnet：实时音频处理利器

clpcnet Pitch-shifting, time-stretching, and vocoding of speech with Controllable LPCNet (CLPCNet) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cl/clpcnet

项目介绍

clpcnet 是一个开源项目，专注于利用神经网络进行音高转换和时间拉伸的音频处理技术。项目基于 LPCNet 模型，通过神经网络实现了对语音录音的实时音高调整和时间伸缩，提供了命令行界面和 Python 库接口，使用户能够轻松地将其集成到自己的应用中。

项目技术分析

clpcnet 项目采用了 LPCNet 模型，这是一种基于线性预测编码（LPC）的神经网络结构。LPCNet 通过神经网络学习声码器的参数，进而实现对音频的实时处理。在 clpcnet 中，开发者不仅对原始 LPCNet 进行了改进，还实现了可控的音高转换和时间伸缩功能，这使得音频处理更加灵活和高效。

项目的技术亮点包括：

1. 神经网络驱动的声码器：使用神经网络学习 LPC 参数，提高了音频的生成质量。
2. 可控性：用户可以自定义音高转换和时间伸缩的比率，实现个性化音频处理。
3. 性能优化：通过使用 GPU 加速，大大提高了处理速度，使得实时处理成为可能。

项目技术应用场景

clpcnet 的应用场景广泛，以下是一些典型应用：

1. 音频编辑：音乐制作人可以利用 clpcnet 对音频进行变调和速度调整，创造出独特的音乐作品。
2. 语音合成：在语音合成系统中，clpcnet 可以实时调整语音的音高和速度，提供更自然的语音输出。
3. 实时通信：在实时通信应用中，clpcnet 可以用于动态调整音频的播放速度和音调，以适应不同的通信环境。

项目特点

clpcnet 项目的特点如下：

1. 高度集成：提供了 Python 库和命令行界面，方便用户集成和使用。
2. 灵活性：用户可以自由调整音高转换和时间伸缩的参数，实现个性化处理。
3. 性能优越：通过 GPU 加速，保证了音频处理的实时性和高效率。

以下是详细介绍：

安装和使用

clpcnet 提供了两种安装方式：使用 Docker 和不使用 Docker。Docker 安装方式可以简化依赖管理，确保环境一致性。不使用 Docker 的安装方式适用于有特定环境需求的用户。

使用 Docker

首先，需要安装 Docker 和 NVidia Docker。然后下载 HTK 3.4.0 用于强制音素对齐。接下来，构建 Docker 镜像，并运行容器。

docker build --tag clpcnet --build-arg HTK=<path_to_htk> .
docker run -itd --rm --name "clpcnet" --shm-size 32g --gpus all \
  -v <absolute_path_of_runs_directory>:/clpcnet/runs \
  -v <absolute_path_of_data_directory>:/clpcnet/data \
  clpcnet:latest \
  <command>

不使用 Docker

安装必要的依赖，构建 C 预处理代码，创建 conda 环境，并安装 Python 依赖。

sudo apt-get update && sudo apt-get install -y ffmpeg gcc-multilib libsndfile1 sox
make
conda create -n clpcnet python=3.7 cudatoolkit=10.0 cudnn=7.6 -y
conda activate clpcnet
pip install -e .

� infer 推断

clpcnet 可以作为 Python 库使用，也可以通过命令行进行推断。

库推断

通过 clpcnet.from_audio 方法，可以直接在内存中对音频进行推断。

import clpcnet

audio_file = 'audio.wav'
audio = clpcnet.load.audio(audio_file)
generated = clpcnet.from_audio(audio, constant_stretch=1.2, constant_shift=0.8)

命令行推断

使用命令行界面进行推断，可以方便地使用预训练模型。

python -m clpcnet --audio_files audio.wav --output_files output.wav

复现结果

为了复现论文 "Neural Pitch-Shifting and Time-Stretching with Controllable LPCNet" 中的结果，需要使用 VCTK 数据集。具体步骤包括数据集划分、预处理、模型训练和评估。

数据集划分

python -m clpcnet.partition

预处理

python -m clpcnet.preprocess
python -m clpcnet.pitch --gpu 0
python -m clpcnet.preprocess.augment --gpu 0

训练模型

python -m clpcnet.train --gpu 0

评估模型

使用 VCTK、DAPS 和 RAVDESS 数据集进行评估。

python -m clpcnet.evaluate.gather --dataset <dataset> --gpu 0
python -m clpcnet.evaluate.objective.constant --checkpoint ./runs/checkpoints/clpcnet/clpcnet-103.h5 --dataset <dataset> --gpu 0

通过上述介绍，可以看出 clpcnet 项目在音频处理领域具有很高的实用价值和灵活性，值得广大开发者关注和使用。

clpcnet Pitch-shifting, time-stretching, and vocoding of speech with Controllable LPCNet (CLPCNet) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/cl/clpcnet