iSTFTNet-pytorch 项目使用教程

iSTFTNet-pytorch 项目使用教程

iSTFTNet-pytorch iSTFTNet : Fast and Lightweight Mel-spectrogram Vocoder Incorporating Inverse Short-time Fourier Transform 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/is/iSTFTNet-pytorch

1. 项目目录结构及介绍

iSTFTNet-pytorch/
├── LJSpeech-1/
├── .gitignore
├── LICENSE
├── README.md
├── config_v1.json
├── env.py
├── iSTFTnet.PNG
├── inference.py
├── inference_e2e.py
├── meldataset.py
├── models.py
├── requirements.txt
├── stft.py
├── train.py
└── utils.py

目录结构介绍

• LJSpeech-1/: 数据集目录，包含训练所需的数据。
• .gitignore: Git 忽略文件，指定哪些文件或目录不需要被 Git 管理。
• LICENSE: 项目许可证文件，本项目使用 Apache-2.0 许可证。
• README.md: 项目说明文件，包含项目的概述、使用方法等信息。
• config_v1.json: 项目的配置文件，包含训练和推理的参数设置。
• env.py: 环境配置文件，可能包含一些环境变量的设置。
• iSTFTnet.PNG: 项目结构或流程图的图片文件。
• inference.py: 推理脚本，用于加载模型并生成音频。
• inference_e2e.py: 端到端推理脚本，可能包含更多高级功能。
• meldataset.py: 数据集处理脚本，用于加载和预处理 Mel-spectrogram 数据。
• models.py: 模型定义文件，包含 iSTFTNet 模型的实现。
• requirements.txt: 项目依赖文件，列出了项目运行所需的 Python 包。
• stft.py: 短时傅里叶变换（STFT）相关功能的实现。
• train.py: 训练脚本，用于训练 iSTFTNet 模型。
• utils.py: 工具函数文件，包含一些辅助函数。

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 iSTFTNet 模型。可以通过以下命令启动训练：

python train.py --config config_v1.json

参数说明

• --config: 指定配置文件路径，默认使用 config_v1.json。

inference.py

inference.py 是推理脚本，用于加载训练好的模型并生成音频。可以通过以下命令启动推理：

python inference.py --model_path path/to/model.pth --input_path path/to/input.wav

参数说明

• --model_path: 指定模型文件路径。
• --input_path: 指定输入音频文件路径。

3. 项目的配置文件介绍

config_v1.json

config_v1.json 是项目的配置文件，包含训练和推理的参数设置。以下是配置文件的部分内容示例：

{
    "batch_size": 16,
    "learning_rate": 0.0001,
    "num_epochs": 100,
    "data_path": "LJSpeech-1/",
    "output_path": "output/",
    "model_type": "iSTFTNet",
    "stft_params": {
        "n_fft": 1024,
        "hop_length": 256,
        "win_length": 1024
    }
}

配置项说明

• batch_size: 批处理大小，控制每次训练的样本数量。
• learning_rate: 学习率，控制模型参数更新的步长。
• num_epochs: 训练轮数，控制模型训练的总次数。
• data_path: 数据集路径，指定训练数据的存储位置。
• output_path: 输出路径，指定训练结果和生成音频的存储位置。
• model_type: 模型类型，指定使用的模型名称。
• stft_params: STFT 参数，包含短时傅里叶变换的相关参数设置。

通过以上配置文件，可以灵活调整训练和推理的参数，以适应不同的需求和环境。

iSTFTNet-pytorch iSTFTNet : Fast and Lightweight Mel-spectrogram Vocoder Incorporating Inverse Short-time Fourier Transform 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/is/iSTFTNet-pytorch