Singing voice synthesis tools：HTK_io

最新推荐文章于 2024-08-23 09:42:09 发布
最新推荐文章于 2024-08-23 09:42:09 发布
阅读量328 收藏
点赞数
CC 4.0 BY-SA版权
分类专栏： 机器学习算法原理讲解与代码实现 linux实战从入门到精通 机器学习、深度学习实例讲解与分析
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_32393347/article/details/97137745

htk_io

This python package allows reading and writing of files in some of the formats
used by Hidden Markov Model Toolkit (HTK) <http://htk.eng.cam.ac.uk/>_ and
HMM-based Speech Synthesis System (HTS) <http://hts.sp.nitech.ac.jp/>_.
The following HTK / HTS file formats are currently supported:

  • alignment files (also known as “label” files)
  • decision tree question set files
  • decision tree files
  • raw vector sequence files, used by HTS for storing speech parameter sequences

Alignments, trees, etc are represented in memory using simple python data
structures.
Files in the above formats may be read into, or written from, these python
representat

了解本专栏 订阅专栏 解锁全文 超级会员免费看
Singing voice synthesis：related software
AI拉呱，专注于人工智与网络安全方面的研究，关注一起学习。
06-24 365
htk_io This python package allows reading and writing of files in some of the formats used by Hidden Markov Model Toolkit (HTK) <http://htk.eng.cam.ac.uk/>_ and HMM-based Speech Synthesis System...
歌声合成 （Singing Voice Synthesis）理论
AI拉呱，专注于人工智与网络安全方面的研究，关注一起学习。
05-25 3189
歌声合成理论基础，音频处理工具，基频处理方法汇总。
语音合成（speech synthesis）方向六：歌唱合成（singing voice synthesis)
低调奋进
01-07 4757
声明：工作以来主要从事TTS工作，工程算法都有涉及，平时看些文章做些笔记。文章中难免存在错误的地方，还望大家海涵。平时搜集一些资料，方便查阅学习：TTS 论文列表 http://yqli.tech/page/tts_paper.html TTS 开源数据 http://yqli.tech/page/data.html。如转载，请标明出处。欢迎关注微信公众号：低调奋进 目录 1 研究背景 2研究情况 2.1 数据充足 2.1.1系统架构设计 2.1.2高采样率数据 2.2数据匮乏 ...
语音合成（TTS)论文优选：DeepSinger: Singing Voice Synthesis with Data Mined From the Web
低调奋进
01-06 1060
声明：语音合成（TTS)论文优选系列主要分享论文，分享论文不做直接翻译，所写的内容主要是我对论文内容的概括和个人看法。如有转载，请标注来源。 欢迎关注微信公众号：低调奋进 DeepSinger: Singing Voice Synthesis with Data Mined From the Web ​ 本文章是浙江大学和亚洲微软联合发表关于歌唱合成的文章，更新于2020.07.15，本文主要的贡献是如何使用网上爬取的数据来训练歌唱合成系统，具体的文章链接https://arxiv.org/..
htk_io:从python读取和写入HTK和HTS文件
06-18
htk_io 这个 python 包允许读取和写入和使用的某些格式的文件。 目前支持以下 HTK/HTS 文件格式： 对齐文件（也称为“标签”文件） 决策树问题集文件 决策树文件 原始向量序列文件，由 HTS 用于存储语音参数序列 对齐、树等使用简单的 Python 数据结构在内存中表示。 上述格式的文件可以读入或写入这些 Python 表示。 执照 有关 htk_io 的许可证和保修的详细信息，请参阅文件License 。 安装 大多数情况下，安装 htk_io 的最简单方法是使用 pip。 例如在 Debian 和 Ubuntu 中： sudo apt-get install python-numpy sudo pip install htk_io 第一个命令从系统存储库安装 numpy，因为通常不建议使用 pip 安装 numpy。 第二个命令安装最新发布的版本，以及所需的任
零镜头唱歌语音转换：零镜头唱歌语音转换
02-09
零拍歌声转换 在Pytorch的ISMIR 2020上提出的非零射流非官方实现。 @misc { Nercessian2020Zero-shot , title = { Zero-shot Singing Voice Conversion } , author = { Shahan Nercessian } , booktitle = { Submitted to International Society for Music Information Retrieval } , year = { 2020 } , url = { https://program.ismir2020.net/poster_1-08.html } , }
探索音乐魔法：Awesome Singing Voice Synthesis & Singing Voice Conversion
gitblog_00035的博客
05-09 498
探索音乐魔法：Awesome Singing Voice Synthesis & Singing Voice Conversion 在这个充满创新的时代，音乐创作已经不再局限于传统的模式。随着科技的发展，人工智能在音乐领域的应用日益广泛，尤其是Singing Voice Synthesis（歌唱语音合成）和Singing Voice Conversion（歌唱语音转换）。今天，让我们一起深...
【SVS】DiffSinger: Singing Voice Synthesis via Shallow Diffusion Mechanism
eggplant323的博客
09-12 1792
DiffSinger SVS via shallow diffusion mechanism
《Exploring Cross-lingual Singing Voice Synthesis Using Speech Data》论文阅读
weixin_40695631的博客
04-01 182
任务 歌唱合成的目的是给定乐谱和旋律， 合成歌唱音频。歌唱合成系统能够通过训练目标说话人相关的同一语言下的歌唱/语音数据来构建。 目前大多数的歌唱合成系统只支持一种语言，给定说话人的语音数据（同一语言）来合成歌唱声音。如Tacotron2 GST模型加入speaker embedding， pitch 后就能扩展到只用语音数据来进行歌唱合成。但是目前用说话人的非目标语言数据来训练，合成目标歌唱音频是很有挑战性的（如给定说话人的英文语音数据， 希望合成说话人的中文歌唱音频）。 在这篇文章中介绍了一个跨语言的.
语音合成（TTS)论文优选：learn2sing target speaker singing voice synthesis by learning from a singing teacher
低调奋进
12-24 623
声明：语音合成（TTS)论文优选系列主要分享论文，分享论文不做直接翻译，所写的内容主要是我对论文内容的概括和个人看法。如有转载，请标注来源。 欢迎关注微信公众号：低调奋进 learn2sing target speaker singing voice synthesis by learning from a singing teacher 本文是西北工业大学语音和语言处理小组和北京标贝科技有限公司发表的文章，主要是使用普通语音来学习歌唱合成，具体的文章链接 https://arxiv.org/pdf
说话声转唱歌声
08-18
基于straight 模型的说话人转唱歌技术，亲测有效，大家可以试试
Voice Tool 3.4.5
04-03
Voice Tool是原阿尔卡特开发的一个功能和性能测试工具。支持SIP/H323/DIAMETER等协议。支持Windows XP/NT/2000/2003操作系统。 安装后，"Voice Manual"提供简单的使用说明。
SINGAN: Singing Voice Conversion with Generative Adversarial Networks
林宋的搬砖流水账
10-28 806
会议：APSIPA 2019 作者：Berrak Sisman， Haizhou Li 文章目录abstract:introduction abstract: singing VC是改变歌曲中的说话人音色，需要转换原始中的文本和情感信息（通过word和tone). 创新点：GAN网络来做这件事情，是首次将GAN引入到singing VC并取得比baseline更好的结果。 introduction 歌唱VC输入notes和lyrics（歌词），singing voice conversion is rela
Unsupervised Cross-Domain Singing Voice Conversion
林宋的搬砖流水账
09-06 425
会议： 2020 interspeech 单位：FaceBook 作者：Adam Polyak demo page 文章目录abstractaechitectureExperiments abstract 使用了speech & sing的数据；cross-domain的意思是可以把source singing utt转换成原始为说话or歌唱的音色。 wav2wav的转换，GAN网络 使用了ASR提取声学特征，CNN提取基频，另外提取loudness feature， 提出perceptual l
Self-Supervised Representations for Singing Voice Conversion
林宋的搬砖流水账
05-16 292
2023.3 meta AI method 本文更偏向于多个维度实验之后的经验分享，实操性还是比较强的 hubert提取content embedding，f0经过f0-encoder得到更多的谐波表征，speaker-emb经由LUT之后，三种特征拼接在一起送入HiFiGan. 基频处理的方式如下图 实验结果 speech+sing的数据比sing-single的数据合成质量更好；本文用24k数据200h 高保真说话，10+h歌唱数据（NUS48E+CSD+AmericanSong） 自监督
[2019 interspeech] Unsupervised Singing Voice Conversion
林宋的搬砖流水账
02-04 474
会议：2019 interspeech 作者：Eliya Nachmani 单位：Facebook AI Research 文章目录abstract1. introduction3. method abstract 实现：不需要歌词、音素、note特征，不需要平行数据—完成歌唱的音色转换。 结构：（1）CNN-Encoder: for all singer (2)WaveNet Decoder (3)Classifier:使得向量是说话人无关的 数据：对于相当少（多少）的数据—采用数据增广，借鉴backt
[2021 icas]PPG-BASED SINGING VOICE CONVERSION WITH ADVERSARIAL REPRESENTATION LEARNING
林宋的搬砖流水账
02-05 848
作者：Li Zhonghao 会议：投稿2021 icassp 单位：bytedance 文章目录abstract1. introduction2. METHOD2.1 PPGs Encoder & decoder2.2 Mel Encoder2.3 singer confusion module2.4 Mel-Regressive Representation learning Module3. EXPERIMENTS3.1. Experimental Setup3.2 Ablation Test
推荐文章：探索声线转换新境界 —— SoftVC VITS Singing Voice Conversion
最新发布
gitblog_01126的博客
08-23 422
推荐文章：探索声线转换新境界 —— SoftVC VITS Singing Voice Conversion 在数字音频的浩瀚宇宙中，我们始终寻求着技术的突破来实现声音艺术的无界变换。今天，我们要向您介绍一个专为音乐爱好者和音频开发者打造的开源宝藏——SoftVC VITS Singing Voice Conversion。这不仅仅是一个工具，它是一次声学之旅的起点，旨在将你的歌声转化为无限可能。...
[2020 icassp] PitchNet-Unsupervised Singing Voice Conversion with Pitch Adversarial Network
林宋的搬砖流水账
01-10 835
单位：腾讯AI lab 作者：Chengqi Deng demo：文章目录abstract:1. introduction2. methodmodel architecturesinger classification network and pitch regression networkloss reconstruction3. experiment数据集 abstract: 现有的SVC很多不在调上，说明pitch预测的不准。本文是为了更精确的预测pitch，更灵活的修正pitch。 本文提出用adv
这段代码提示Fatal error: Uncaught Error: Cannot call constructor 怎么解决给出答案<?php class human{ public $name="";//姓名 public $height="";//身高 public $weight="";//体重 public function eat($food){ echo $this->name."在吃".$food."<br/>"; } } class anchors extends human{ public $name=""; public $stagename=""; public function __construct($name,$stagename){ parent::__construct(); $this->name=$name; $this->stagename=$stagename; } public function singing(){ echo"我是女主播，我会唱歌<br/>"; } public function eat($food){ echo $this->name."是女主播，我是边唱歌边吃($food)<br/>"; } } class nbaplayer extends human{ public $team="";//团队 public $playername="";//球员号码 public function __construct($name,$height,$weight,$team,$playername){ parent::__construct(); $this->name=$name; $this->height=$height; $this->weight=$weight; $this->team=$team; $this->playername=$playername; echo "构造函数执行了，当前对象是{$this->name}<br/>"; } public function run(){//跑步 echo "跑步中<br/>"; } public function jump(){//跳跃 echo "跳跃<br/>"; } public function dribble(){ echo "运球<br/>";//运球 } public function pass(){ echo "传球<br/>";//传球 } public function dunk(){ echo "扣篮<br/>";//扣篮 } public function eat($food){ echo "我是nba球员，我是站着吃饭，边吃($food)变看球赛<br/>"; } } $jordon=new nbaplayer("乔丹","1.98米","98公斤","公牛","23"); //输出乔丹对象 echo "名称=".$jordon->name."<br/>"; echo $jordon->eat("苹果"); $linda=new anchors("琳达","LD"); echo $linda->eat("苹果"); ?>
06-10
在类 `human` 中没有定义构造函数，所以在继承 `human` 的子类 `anchors` 和 `nbaplayer` 中调用父类构造函数时，应该传递对应的参数。修改代码如下： ``` <?php class human{ public $name="";//姓名 public $height="";//身高 public $weight="";//体重 public function eat($food){ echo $this->name."在吃".$food."<br/>"; } } class anchors extends human{ public $stagename="";//艺名 public function __construct($name,$stagename){ parent::__construct(); $this->name=$name; $this->stagename=$stagename; } public function singing(){ echo"我是女主播，我会唱歌<br/>"; } public function eat($food){ echo $this->name."是女主播，我是边唱歌边吃($food)<br/>"; } } class nbaplayer extends human{ public $team="";//团队 public $playername="";//球员号码 public function __construct($name,$height,$weight,$team,$playername){ parent::__construct(); $this->name=$name; $this->height=$height; $this->weight=$weight; $this->team=$team; $this->playername=$playername; echo "构造函数执行了，当前对象是{$this->name}<br/>"; } public function run(){//跑步 echo "跑步中<br/>"; } public function jump(){//跳跃 echo "跳跃<br/>"; } public function dribble(){ echo "运球<br/>";//运球 } public function pass(){ echo "传球<br/>";//传球 } public function dunk(){ echo "扣篮<br/>";//扣篮 } public function eat($food){ echo "我是nba球员，我是站着吃饭，边吃($food)变看球赛<br/>"; } } $jordon=new nbaplayer("乔丹","1.98米","98公斤","公牛","23"); //输出乔丹对象 echo "名称=".$jordon->name."<br/>"; echo $jordon->eat("苹果"); $linda=new anchors("琳达","LD"); echo $linda->eat("苹果"); ?> ```
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

AI拉呱

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付：¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足，请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值