DeepVoice3_pytorch 开源项目教程

DeepVoice3_pytorch 开源项目教程

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. 项目介绍

DeepVoice3_pytorch 是一个基于 PyTorch 的文本转语音（Text-to-Speech，TTS）开源项目。它实现了卷积神经网络（CNN）序列到序列的模型，并结合了注意力机制，用于生成自然流畅的语音。此项目支持单扬声器和多扬声器版本的 DeepVoice3，提供了预处理器以兼容多种数据集，并包含了预训练模型和音频样例。

2. 项目快速启动

在开始之前，请确保您的环境中已安装以下依赖：

• Python >= 3.5
• CUDA >= 8.0
• PyTorch >= v1.0.0
• nnmnkwii >= v0.0.11
• MeCab (仅限日语)

以下步骤将指导您如何快速启动 DeepVoice3_pytorch 项目：

克隆项目

首先，克隆项目到本地环境：

git clone https://github.com/r9y9/deepvoice3_pytorch.git && cd deepvoice3_pytorch

安装依赖

接着，安装项目所需的依赖：

pip install -e ".[bin]"

预处理数据

然后，对数据集进行预处理。以下命令以 LJSpeech 数据集为例：

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

训练模型

完成预处理后，您可以开始训练模型：

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

合成语音

最后，使用预训练的模型来合成语音：

python synthesis.py --preset=presets/deepvoice3_ljspeech.json 20180505_deepvoice3_checkpoint_step000640000.pth sentences.txt output_dir

确保替换 sentences.txt 和 output_dir 为您自己的文本文件和输出目录。

3. 应用案例和最佳实践

• 多扬声器合成：DeepVoice3 支持多扬声器设置，允许您使用不同说话人的数据进行训练，生成多变的语音输出。
• 自定义数据集：您可以构建自己的数据集，并使用 JSON 格式的元数据文件来描述数据。通过修改预设的 JSON 文件，您可以适配不同的数据集。

4. 典型生态项目

• DeepVoice3 WORLD 支持版：DeepVoice3 WORLD 是 DeepVoice3 的一个分支，支持 WORLD 发音合成器。
• 在线 TTS 演示：社区成员提供的在线演示允许您实时体验 DeepVoice3 的文本转语音功能。

请注意，上述生态项目的信息仅供参考，具体使用时请遵循各自项目的指南和教程。

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