深度学习-利用Tacotron 2 和 WaveGlow 模型 进行语音合成

以下是一个利用 Tacotron 2 和 WaveGlow 模型进行语音合成的详细代码实现。Tacotron 2 用于将输入文本转换为梅尔频谱，而 WaveGlow 则根据梅尔频谱生成最终的语音波形。

步骤 1：安装依赖库

首先，确保你已经安装了以下必要的 Python 库：

pip install torch numpy scipy librosa unidecode inflect

步骤 2：克隆代码仓库

克隆 Tacotron 2 和 WaveGlow 的官方代码仓库：

git clone https://github.com/NVIDIA/tacotron2.git
git clone https://github.com/NVIDIA/waveglow.git

步骤 3：下载预训练模型

从官方渠道下载 Tacotron 2 和 WaveGlow 的预训练模型权重文件，将它们保存到合适的路径。

步骤 4：代码实现

import torch
import numpy as np
import scipy.io.wavfile
import sys
# 将 Tacotron 2 和 WaveGlow 代码仓库路径添加到系统路径
sys.path.append('tacotron2')
sys.path.append('waveglow')
from hparams import create_hparams
from model import Tacotron2
from layers import TacotronSTFT
from audio_processing import griffin_lim
from text import text_to_sequence
from glow