WaveGlow开源项目安装与配置指南

WaveGlow开源项目安装与配置指南

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

1. 项目基础介绍

WaveGlow是一个基于流的生成网络，用于语音合成。它结合了Glow和WaveNet的洞察，能够提供快速、高效且高质量的音频合成，无需使用自回归。该项目的目标是简化训练过程并提高稳定性，其实现基于PyTorch框架，能在NVIDIA V100 GPU上以1200 kHz的速率生成音频样本。

主要编程语言

• Python

2. 项目使用的关键技术和框架

• 流的生成网络: Flow-based Generative Network，用于生成高质量的语音。
• PyTorch: 用于实现和训练模型的深度学习框架。

3. 项目安装和配置的准备工作与详细步骤

准备工作

在开始安装之前，请确保您的系统中已安装以下依赖：

• Python 3 (建议使用虚拟环境)
• pip 3 (Python的包管理器)
• Git (用于克隆和更新代码库)

安装步骤

1. 克隆代码库

   首先，您需要从GitHub上克隆WaveGlow的代码库：

   git clone https://github.com/NVIDIA/waveglow.git
   cd waveglow
   

2. 初始化和更新子模块

   项目中可能包含了子模块，您需要初始化并更新它们：

   git submodule init
   git submodule update
   

3. 安装依赖

   使用pip安装项目所需的Python包：

   pip3 install -r requirements.txt
   

4. 安装Apex (可选)

   如果您需要进行混合精度训练，需要安装NVIDIA的Apex库。请参照官方文档进行安装。

5. 准备数据

   下载并准备LJ Speech数据集，将数据集放在项目的data/目录下。然后，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
   

6. 训练模型

   在开始训练之前，创建一个用于存储检查点的目录：

   mkdir checkpoints
   

   然后，开始训练模型：

   python train.py -c config.json
   

   如果您打算使用多GPU进行分布式训练，需要替换train.py为distributed.py，并确保在单节点上使用NCCL。

7. 生成测试集的梅尔频谱图

   在进行推理之前，需要将测试集的音频文件转换为梅尔频谱图：

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

8. 推理

   最后，使用训练好的模型进行推理并生成音频：

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

以上步骤为WaveGlow项目的详细安装和配置指南。请按照上述步骤操作，以成功安装和运行该项目。

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