BVAE-TTS 项目使用教程

BVAE-TTS 项目使用教程

BVAE-TTS Official implementation of BVAE-TTS 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/bv/BVAE-TTS

1. 项目目录结构及介绍

BVAE-TTS/
├── LICENSE
├── README.md
├── audio_processing.py
├── hparams.py
├── index.html
├── inference.ipynb
├── layers.py
├── prepare_data.ipynb
├── requirements.txt
├── stft.py
├── train.py
├── filelists/
├── modules/
├── text/
├── utils/
├── wav_samples/
└── waveglow/

目录结构说明

• LICENSE: 项目许可证文件，采用MIT许可证。
• README.md: 项目介绍和使用说明。
• audio_processing.py: 音频处理相关代码。
• hparams.py: 项目配置文件，包含训练和推理的超参数设置。
• index.html: 项目主页文件。
• inference.ipynb: 推理脚本，用于生成音频样本。
• layers.py: 自定义神经网络层代码。
• prepare_data.ipynb: 数据预处理脚本。
• requirements.txt: 项目依赖库列表。
• stft.py: 短时傅里叶变换相关代码。
• train.py: 训练脚本，用于训练BVAE-TTS模型。
• filelists/: 存放数据集文件列表的目录。
• modules/: 存放自定义模块的目录。
• text/: 存放文本处理相关代码的目录。
• utils/: 存放工具函数的目录。
• wav_samples/: 存放生成的音频样本的目录。
• waveglow/: 存放WaveGlow模型相关代码的目录。

2. 项目启动文件介绍

train.py

train.py 是项目的启动文件，用于训练BVAE-TTS模型。通过运行该脚本，可以启动模型的训练过程。

python train.py --gpu=0 --logdir=baseline

参数说明

• --gpu: 指定使用的GPU设备编号，默认为0。
• --logdir: 指定日志文件的保存路径，默认为baseline。

3. 项目配置文件介绍

hparams.py

hparams.py 是项目的配置文件，包含了训练和推理过程中使用的超参数设置。

# hparams.py 部分代码示例

# 数据路径
data_path = "path/to/preprocessed/data"

# 训练参数
batch_size = 32
learning_rate = 0.001
num_epochs = 100

# 模型参数
latent_dim = 128
num_layers = 4

配置项说明

• data_path: 预处理数据的存储路径。
• batch_size: 训练时的批量大小。
• learning_rate: 学习率。
• num_epochs: 训练的总轮数。
• latent_dim: 潜在空间的维度。
• num_layers: 模型的层数。

通过修改 hparams.py 文件中的参数，可以调整模型的训练行为和性能。

BVAE-TTS Official implementation of BVAE-TTS 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/bv/BVAE-TTS