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synced 2024-03-22 13:11:31 +08:00
Ppg vc init (#421)
* Init ppg extractor and ppg2mel * add preprocess and training * FIx known issues * Update __init__.py Allow to gen audio * Fix length issue * Fix bug of preparing fid * Fix sample issues * Add UI usage of PPG-vc * Add readme
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b617a87ee4
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252a5e11b3
54
README-CN.md
54
README-CN.md
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@ -98,33 +98,33 @@
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<img width="1042" alt="d48ea37adf3660e657cfb047c10edbc" src="https://user-images.githubusercontent.com/7423248/134275227-c1ddf154-f118-4b77-8949-8c4c7daf25f0.png">
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## 文件结构（目标读者：开发者）
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```
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├─archived_untest_files 废弃文件
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├─encoder encoder模型
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│ ├─data_objects
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│ └─saved_models 预训练好的模型
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├─samples 样例语音
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├─synthesizer synthesizer模型
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│ ├─models
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│ ├─saved_models 预训练好的模型
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│ └─utils 工具类库
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├─toolbox 图形化工具箱
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├─utils 工具类库
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├─vocoder vocoder模型（目前包含hifi-gan、wavrnn）
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│ ├─hifigan
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│ ├─saved_models 预训练好的模型
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│ └─wavernn
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└─web
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├─api
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│ └─Web端接口
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├─config
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│ └─ Web端配置文件
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├─static 前端静态脚本
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│ └─js
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├─templates 前端模板
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└─__init__.py Web端入口文件
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```
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### 4. 番外：语音转换Voice Conversion(PPG based)
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想像柯南拿着变声器然后发出毛利小五郎的声音吗？本项目现基于PPG-VC，引入额外两个模块（PPG extractor + PPG2Mel）, 可以实现变声功能。（文档不全，尤其是训练部分，正在努力补充中）
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#### 4.0 准备环境
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* 确保项目以上环境已经安装ok，运行`pip install -r requirements.txt` 来安装剩余的必要包。
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* 下载以下模型
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* 24K采样率专用的vocoder（hifigan）到 *vocoder\saved_mode\xxx*
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* 预训练的ppg特征encoder(ppg_extractor)到 *ppg_extractor\saved_mode\xxx*
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* 预训练的PPG2Mel到 *ppg2mel\saved_mode\xxx*
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#### 4.1 使用数据集自己训练PPG2Mel模型 (可选)
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* 下载aidatatang_200zh数据集并解压：确保您可以访问 *train* 文件夹中的所有音频文件（如.wav）
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* 进行音频和梅尔频谱图预处理：
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`python pre4ppg.py <datasets_root> -d {dataset} -n {number}`
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可传入参数：
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* `-d {dataset}` 指定数据集，支持 aidatatang_200zh, 不传默认为aidatatang_200zh
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* `-n {number}` 指定并行数，CPU 11770k在8的情况下，需要运行12到18小时！待优化
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> 假如你下载的 `aidatatang_200zh`文件放在D盘，`train`文件路径为 `D:\data\aidatatang_200zh\corpus\train` , 你的`datasets_root`就是 `D:\data\`
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* 训练合成器, 注意在上一步先下载好`ppg2mel.yaml`, 修改里面的地址指向预训练好的文件夹：
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`python ppg2mel_train.py --config .\ppg2mel\saved_models\ppg2mel.yaml --oneshotvc `
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* 如果想要继续上一次的训练，可以通过`--load .\ppg2mel\saved_models\<old_pt_file>` 参数指定一个预训练模型文件。
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#### 4.2 启动工具箱VC模式
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您可以尝试使用以下命令：
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`python demo_toolbox.py vc -d <datasets_root>`
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> 请指定一个可用的数据集文件路径，如果有支持的数据集则会自动加载供调试，也同时会作为手动录制音频的存储目录。
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## 引用及论文
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> 该库一开始从仅支持英语的[Real-Time-Voice-Cloning](https://github.com/CorentinJ/Real-Time-Voice-Cloning) 分叉出来的，鸣谢作者。
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67
ppg2mel_train.py
Normal file
67
ppg2mel_train.py
Normal file
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@ -0,0 +1,67 @@
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import sys
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import torch
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import argparse
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import numpy as np
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from utils.load_yaml import HpsYaml
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from ppg2mel.train.train_linglf02mel_seq2seq_oneshotvc import Solver
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# For reproducibility, comment these may speed up training
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torch.backends.cudnn.deterministic = True
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torch.backends.cudnn.benchmark = False
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def main():
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# Arguments
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parser = argparse.ArgumentParser(description=
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'Training PPG2Mel VC model.')
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parser.add_argument('--config', type=str,
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help='Path to experiment config, e.g., config/vc.yaml')
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parser.add_argument('--name', default=None, type=str, help='Name for logging.')
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parser.add_argument('--logdir', default='log/', type=str,
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help='Logging path.', required=False)
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parser.add_argument('--ckpdir', default='ppg2mel/saved_models/', type=str,
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help='Checkpoint path.', required=False)
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parser.add_argument('--outdir', default='result/', type=str,
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||||
help='Decode output path.', required=False)
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parser.add_argument('--load', default=None, type=str,
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help='Load pre-trained model (for training only)', required=False)
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parser.add_argument('--warm_start', action='store_true',
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help='Load model weights only, ignore specified layers.')
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parser.add_argument('--seed', default=0, type=int,
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||||
help='Random seed for reproducable results.', required=False)
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parser.add_argument('--njobs', default=8, type=int,
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||||
help='Number of threads for dataloader/decoding.', required=False)
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parser.add_argument('--cpu', action='store_true', help='Disable GPU training.')
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parser.add_argument('--no-pin', action='store_true',
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help='Disable pin-memory for dataloader')
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parser.add_argument('--test', action='store_true', help='Test the model.')
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parser.add_argument('--no-msg', action='store_true', help='Hide all messages.')
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parser.add_argument('--finetune', action='store_true', help='Finetune model')
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parser.add_argument('--oneshotvc', action='store_true', help='Oneshot VC model')
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parser.add_argument('--bilstm', action='store_true', help='BiLSTM VC model')
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parser.add_argument('--lsa', action='store_true', help='Use location-sensitive attention (LSA)')
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###
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paras = parser.parse_args()
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setattr(paras, 'gpu', not paras.cpu)
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setattr(paras, 'pin_memory', not paras.no_pin)
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setattr(paras, 'verbose', not paras.no_msg)
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# Make the config dict dot visitable
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config = HpsYaml(paras.config)
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np.random.seed(paras.seed)
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torch.manual_seed(paras.seed)
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if torch.cuda.is_available():
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torch.cuda.manual_seed_all(paras.seed)
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print(">>> OneShot VC training ...")
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mode = "train"
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solver = Solver(config, paras, mode)
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solver.load_data()
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solver.set_model()
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solver.exec()
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print(">>> Oneshot VC train finished!")
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sys.exit(0)
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if __name__ == "__main__":
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main()
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