## 实时语音克隆 - 中文/普通话
![mockingbird](https://user-images.githubusercontent.com/12797292/131216767-6eb251d6-14fc-4951-8324-2722f0cd4c63.jpg)

[![MIT License](https://img.shields.io/badge/license-MIT-blue.svg?style=flat)](http://choosealicense.com/licenses/mit/)

### [English](README.md)  | 中文

### [DEMO VIDEO](https://www.bilibili.com/video/BV1sA411P7wM/)

## 特性
🌍 **中文** 支持普通话并使用多种中文数据集进行测试：adatatang_200zh, magicdata, aishell3， biaobei，MozillaCommonVoice 等

🤩 **PyTorch** 适用于 pytorch，已在 1.9.0 版本（最新于 2021 年 8 月）中测试，GPU Tesla T4 和 GTX 2060

🌍 **Windows + Linux** 可在 Windows 操作系统和 linux 操作系统中运行（苹果系统M1版也有社区成功运行案例）

🤩 **Easy & Awesome** 仅需下载或新训练合成器（synthesizer）就有良好效果，复用预训练的编码器/声码器，或实时的HiFi-GAN作为vocoder

## 快速开始
> 0训练新手友好版可以参考 [Quick Start (Newbie)](https://github.com/babysor/Realtime-Voice-Clone-Chinese/wiki/Quick-Start-(Newbie))

### 1. 安装要求
> 按照原始存储库测试您是否已准备好所有环境。
**Python 3.7 或更高版本** 需要运行工具箱。

* 安装 [PyTorch](https://pytorch.org/get-started/locally/)。
> 如果在用 pip 方式安装的时候出现 `ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement torch==1.9.0+cu102 (from versions: 0.1.2, 0.1.2.post1, 0.1.2.post2)` 这个错误可能是 python 版本过低，3.9 可以安装成功
* 安装 [ffmpeg](https://ffmpeg.org/download.html#get-packages)。
* 运行`pip install -r requirements.txt` 来安装剩余的必要包。
* 安装 webrtcvad 用 `pip install webrtcvad-wheels`。

### 2. 使用数据集训练合成器
* 下载 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）
* 进行音频和梅尔频谱图预处理：
`python pre.py <datasets_root>`
可以传入参数 --dataset `{dataset}` 支持 adatatang_200zh, magicdata, aishell3
> 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\`

>假如發生 `頁面文件太小，無法完成操作`，請參考這篇[文章](https://blog.csdn.net/qq_17755303/article/details/112564030)，將虛擬內存更改為100G(102400)，例如:档案放置D槽就更改D槽的虚拟内存

* 训练合成器：
`python synthesizer_train.py mandarin <datasets_root>/SV2TTS/synthesizer`

* 当您在训练文件夹 *synthesizer/saved_models/* 中看到注意线显示和损失满足您的需要时，请转到下一步。
> 仅供参考，我的注意力是在 18k 步之后出现的，并且在 50k 步之后损失变得低于 0.4
![attention_step_20500_sample_1](https://user-images.githubusercontent.com/7423248/128587252-f669f05a-f411-4811-8784-222156ea5e9d.png)
![step-135500-mel-spectrogram_sample_1](https://user-images.githubusercontent.com/7423248/128587255-4945faa0-5517-46ea-b173-928eff999330.png)

### 2.2 使用预先训练好的合成器
> 实在没有设备或者不想慢慢调试，可以使用网友贡献的模型(欢迎持续分享):

| 作者 | 下载链接 | 效果预览 | 信息 | 
| --- | ----------- | ----- | ----- | 
|@FawenYo | https://drive.google.com/file/d/1H-YGOUHpmqKxJ9FRc6vAjPuqQki24UbC/view?usp=sharing [百度盘链接](https://pan.baidu.com/s/1vSYXO4wsLyjnF3Unl-Xoxg) 提取码：1024  | [input](https://github.com/babysor/MockingBird/wiki/audio/self_test.mp3) [output](https://github.com/babysor/MockingBird/wiki/audio/export.wav) | 200k steps 台湾口音
|@miven| https://pan.baidu.com/s/1PI-hM3sn5wbeChRryX-RCQ 提取码：2021 | https://www.bilibili.com/video/BV1uh411B7AD/ | 150k steps 旧版需根据[issue](https://github.com/babysor/MockingBird/issues/37)修复

### 2.3 训练声码器 (Optional)
* 预处理数据:
`python vocoder_preprocess.py <datasets_root>`

* 训练声码器:
`python vocoder_train.py mandarin <datasets_root>`

### 3. 启动工具箱
然后您可以尝试使用工具箱：
`python demo_toolbox.py -d <datasets_root>`

> Good news🤩: 可直接使用中文

## Release Note
2021.9.8 新增Hifi-GAN Vocoder支持

## 引用及论文
> 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。

| URL | Designation | 标题 | 实现源码 |
| --- | ----------- | ----- | --------------------- |
| [2010.05646](https://arxiv.org/abs/2010.05646) | HiFi-GAN (vocoder)| Generative Adversarial Networks for Efficient and High Fidelity Speech Synthesis | 本代码库 |
|[**1806.04558**](https://arxiv.org/pdf/1806.04558.pdf) | **SV2TTS** | **Transfer Learning from Speaker Verification to Multispeaker Text-To-Speech Synthesis** | This repo |
|[1802.08435](https://arxiv.org/pdf/1802.08435.pdf) | WaveRNN (vocoder) | Efficient Neural Audio Synthesis | [fatchord/WaveRNN](https://github.com/fatchord/WaveRNN) |
|[1703.10135](https://arxiv.org/pdf/1703.10135.pdf) | Tacotron (synthesizer) | Tacotron: Towards End-to-End Speech Synthesis | [fatchord/WaveRNN](https://github.com/fatchord/WaveRNN)
|[1710.10467](https://arxiv.org/pdf/1710.10467.pdf) | GE2E (encoder)| Generalized End-To-End Loss for Speaker Verification | 本代码库 |