十、训练自己的TTS模型

本文详细介绍了如何从零开始训练个人专属的TTS模型,包括音频采集、降噪、分割、文本获取、数据预处理、模型训练等多个步骤,并列出在训练过程中可能遇到的错误及解决办法,最终使用PaddleSpeech和MFA完成模型构建。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

        开源项目:https://github.com/jerryuhoo/VTuberTalk
        解决错误无数多个,修改多个脚本,苦熬几昼夜,终于杀青,功成垂败。特比注意,训练样本少于500条语句,效果灰常差,可以直接放弃。

1、安装
cpu版本:如果只是单纯使用,建议安装这个版本。
conda create -n paddlespeech python=3.8
conda activate paddlespeech
pip install -r requirements_cpu.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

2、安装cpu版本的paddlepaddle
# cpu 版本的示例, 需要paddle 2.3.0以上版本
python3 -m pip install paddlepaddle==2.4.2 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
python3 -c "import paddle;paddle.utils.run_check()"

3、获取音频
从B站获取音频的方法: 可以用bilibili助手下载Vtuber的录播flv文件,再转成wav文件。
从YouTube获取音频的方法: 可以用TamperMonkey上的YouTube下载器下载mp4文件,再转成wav文件。
安装依赖库:
pip install pydub
python tools/video

### 在 Ubuntu 系统中搭建和训练 TTS 模型 #### 1. 安装必要的依赖项 在开始之前,需要安装一些基础工具和库来支持深度学习环境。以下是常见的依赖列表: - **Python**: 推荐版本为 Python 3.8 或更高。 - **CUDA 和 cuDNN (可选)**: 如果计划使用 GPU 加速,则需安装 NVIDIA 的 CUDA 工具包以及 cuDNN 库。 - **虚拟环境管理器**: 建议使用 `conda` 来创建隔离的开发环境。 可以通过以下命令完成基本设置: ```bash sudo apt update && sudo apt upgrade -y sudo apt install python3-pip git build-essential libsndfile1 ffmpeg sox -y pip3 install --upgrade pip setuptools wheel ``` 对于 GPU 支持,可以按照官方文档下载并安装适合系统的 CUDA 版本[^1]。 --- #### 2. 创建虚拟环境 为了防止不同项目之间的依赖冲突,建议使用 Conda 虚拟环境: ```bash conda create -n tts_env python=3.9 conda activate tts_env ``` 激活环境后,安装所需的深度学习框架及相关依赖: ```bash pip install torch torchvision torchaudio transformers librosa matplotlib jupyterlab ipython ``` 如果需要 GPU 支持,请确保 PyTorch 正确检测到可用设备: ```python import torch print(torch.cuda.is_available()) # 输出应为 True ``` --- #### 3. 获取预训练模型或实现自定义架构 可以选择基于现有的开源框架快速启动项目,或者自行设计 Acoustic Model 和 Language Model。常用的 TTS 开源框架包括 Tacotron2、FastSpeech2 和 WaveGlow。 ##### 方法一:加载预训练模型 利用 Hugging Face 提供的 Transformers 库可以直接获取经过微调的 TTS 模型实例: ```python from transformers import SpeechT5Processor, SpeechT5ForTextToSpeech, SpeechT5HifiGan processor = SpeechT5Processor.from_pretrained("microsoft/speecht5_tts") model = SpeechT5ForTextToSpeech.from_pretrained("microsoft/speecht5_tts") vocoder = SpeechT5HifiGan.from_pretrained("microsoft/speecht5_hifigan") input_text = "Hello world!" inputs = processor(text=input_text, return_tensors="pt") audio = model.generate_speech(inputs["input_ids"], vocoder=vocoder) # 将音频保存至文件 with open('output.wav', 'wb') as f: audio.export(f, format='wav') ``` 上述代码片段展示了如何通过简单的 API 调用来生成语音信号。 ##### 方法二:定制化建模流程 当追求更高的灵活性时,可以从零构建完整的流水线。这涉及以下几个模块的设计与集成: - 文本处理单元(Tokenizer) - 音韵学特征提取器(Phoneme Extractor) - 声码器网络结构(Vocoder) 具体实现细节取决于所选用的具体算法和技术栈[^2]。 --- #### 4. 数据准备与标注 高质量的数据集是成功的关键因素之一。公开资源如 LJSpeech Dataset 可作为初始素材来源;同时也可以采集自有数据加以扩充。每条记录应当包含对应的文本描述及其录音样本。 整理后的目录树可能形如下述形式: ``` data/ ├── metadata.csv # CSV 文件存储映射关系 └── wavs/ # WAV 格式的原始声音片段集合 ├── LJ001-0001.wav └── ... ``` --- #### 5. 训练过程监控 借助 JupyterLab 平台能够方便地调试脚本逻辑并观察损失变化趋势。启动服务前先切换工作路径指向目标位置: ```bash cd /path/to/project/src jupyter lab --port=8888 --no-browser & ``` 随后,在浏览器地址栏输入指定链接即可进入交互界面。 运行期间可通过 TensorBoard 进一步可视化指标曲线图谱辅助分析优化策略效果评估情况。 ---
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