mi-gpt-tts 项目启动与配置教程

mi-gpt-tts 项目启动与配置教程

mi-gpt-tts 🔊 适用于 MiGPT 的 TTS 模块，支持火山引擎 21 款免费音色。 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mi/mi-gpt-tts

1. 项目的目录结构及介绍

mi-gpt-tts 项目的主要目录结构如下：

mi-gpt-tts/
├── data/                # 存储项目所需的数据文件
├── docs/                # 项目文档
├── examples/            # 示例代码和脚本
├── models/              # 模型文件和权重
├── scripts/             # 运行项目所需的脚本
├── src/                 # 源代码目录
│   ├── __init__.py
│   ├── dataset.py       # 数据集处理
│   ├── infer.py         # 推理相关代码
│   ├── model.py         # 模型定义
│   ├── train.py         # 训练相关代码
│   └── utils.py         # 工具函数
├── tests/               # 测试代码
├── requirements.txt     # 项目依赖
├── README.md            # 项目说明文件
└── config.py            # 配置文件

• data/：存放项目所需的数据集和预处理后的数据。
• docs/：存放项目相关的文档和教程。
• examples/：提供了一些示例代码和脚本，方便用户快速上手。
• models/：存放预训练模型和权重文件。
• scripts/：包含了项目运行过程中可能需要的一些脚本。
• src/：源代码目录，包含了项目的主要逻辑。
• tests/：存放项目的单元测试和集成测试代码。
• requirements.txt：列出了项目运行所需的Python库和版本。
• README.md：项目说明文件，介绍了项目的背景、功能和使用方法。
• config.py：项目的配置文件，用于管理各种参数和设置。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件为 src/train.py，该文件包含了训练模型的主要逻辑。运行此脚本将启动模型的训练过程。以下是一个简化的启动文件结构：

# train.py

import argparse
from src.model import Model
from src.dataset import Dataset

def train():
    # 解析命令行参数
    parser = argparse.ArgumentParser()
    # ... 添加参数
    args = parser.parse_args()

    # 加载数据集
    dataset = Dataset(args.data_path)

    # 初始化模型
    model = Model()

    # 训练模型
    for epoch in range(args.epochs):
        # ... 训练逻辑
        pass

if __name__ == "__main__":
    train()

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件为 config.py，该文件用于集中管理项目的各种配置参数。以下是一个配置文件的示例：

# config.py

import os

# 数据集配置
DATA_PATH = 'data/dataset'

# 模型配置
MODEL_NAME = 'gpt-tts'
EMBEDDING_DIM = 1024
HIDDEN_DIM = 2048
NUM_LAYERS = 6

# 训练配置
LEARNING_RATE = 0.001
BATCH_SIZE = 32
EPOCHS = 10

# 路径配置
MODELS_PATH = os.path.join('models', MODEL_NAME)
LOGS_PATH = 'logs'

配置文件中定义了数据集路径、模型参数、训练参数以及相关的文件路径。通过修改这些参数，可以方便地调整项目的运行行为和性能。

mi-gpt-tts 🔊 适用于 MiGPT 的 TTS 模块，支持火山引擎 21 款免费音色。 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/mi/mi-gpt-tts