## 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/BV17Q4y1B7mY/) ## 特性 🌍 **中文** 支持普通话并使用多种中文数据集进行测试：aidatatang_200zh, magicdata, aishell3, biaobei, MozillaCommonVoice, data_aishell 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 🌍 **Webserver Ready** 可伺服你的训练结果，供远程调用 ### 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 `pip install webrtcvad-wheels`。 ### 2. 准备预训练模型 考虑训练您自己专属的模型或者下载社区他人训练好的模型: > 近期创建了[知乎专题](https://www.zhihu.com/column/c_1425605280340504576) 将不定期更新炼丹小技巧or心得，也欢迎提问 #### 2.1 使用数据集自己训练合成器模型（与2.2二选一） * 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 -d {dataset} -n {number}` 可传入参数： * -d`{dataset}` 指定数据集，支持 aidatatang_200zh, magicdata, aishell3, data_aishell, 不传默认为aidatatang_200zh * -n `{number}` 指定并行数，CPU 11770k + 32GB实测10没有问题 > 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\` * 训练合成器： `python synthesizer_train.py mandarin /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`启动程序`一步。 #### 2.2使用社区预先训练好的合成器（与2.1二选一） > 当实在没有设备或者不想慢慢调试，可以使用社区贡献的模型(欢迎持续分享): | 作者 | 下载链接 | 效果预览 | 信息 | | --- | ----------- | ----- | ----- | | 作者 | https://pan.baidu.com/s/11FrUYBmLrSs_cQ7s3JTlPQ [百度盘链接](https://pan.baidu.com/s/11FrUYBmLrSs_cQ7s3JTlPQ) 提取码：gdn5 | | 25k steps 用3个开源数据集混合训练 |@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 (可选) 对效果影响不大，已经预置3款，如果希望自己训练可以参考以下命令。 * 预处理数据: `python vocoder_preprocess.py -m ` > ``替换为你的数据集目录，``替换为一个你最好的synthesizer模型目录，例如 *sythensizer\saved_mode\xxx* * 训练wavernn声码器: `python vocoder_train.py ` > ``替换为你想要的标识，同一标识再次训练时会延续原模型 * 训练hifigan声码器: `python vocoder_train.py hifigan` > ``替换为你想要的标识，同一标识再次训练时会延续原模型 ### 3. 启动程序或工具箱 您可以尝试使用以下命令： ### 3.1 启动Web程序： `python web.py` 运行成功后在浏览器打开地址, 默认为 `http://localhost:8080` ![123](https://user-images.githubusercontent.com/12797292/135494044-ae59181c-fe3a-406f-9c7d-d21d12fdb4cb.png) > 注：目前界面比较buggy, > * 第一次点击`录制`要等待几秒浏览器正常启动录音，否则会有重音 > * 录制结束不要再点`录制`而是`停止` > * 仅支持手动新录音（16khz）, 不支持超过4MB的录音，最佳长度在5~15秒 > * 默认使用第一个找到的模型，有动手能力的可以看代码修改 `web\__init__.py`。 ### 3.2 启动工具箱： `python demo_toolbox.py -d ` > 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。 d48ea37adf3660e657cfb047c10edbc ## 文件结构（目标读者：开发者） ``` ├─archived_untest_files 废弃文件 ├─encoder encoder模型 │ ├─data_objects │ └─saved_models 预训练好的模型 ├─samples 样例语音 ├─synthesizer synthesizer模型 │ ├─models │ ├─saved_models 预训练好的模型 │ └─utils 工具类库 ├─toolbox 图形化工具箱 ├─utils 工具类库 ├─vocoder vocoder模型（目前包含hifi-gan、wavrnn） │ ├─hifigan │ ├─saved_models 预训练好的模型 │ └─wavernn └─web ├─api │ └─Web端接口 ├─config │ └─ Web端配置文件 ├─static 前端静态脚本 │ └─js ├─templates 前端模板 └─__init__.py Web端入口文件 ``` ## 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 | | --- | ----------- | ----- | --------------------- | | [1803.09017](https://arxiv.org/abs/1803.09017) | GlobalStyleToken (synthesizer)| Style Tokens: Unsupervised Style Modeling, Control and Transfer in End-to-End Speech Synthesis | 本代码库 | | [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 | ## 常見問題(FQ&A) #### 1.數據集哪裡下載? | 数据集 | OpenSLR地址 | 其他源 (Google Drive, Baidu网盘等) | | --- | ----------- | ---------------| | aidatatang_200zh | [OpenSLR](http://www.openslr.org/62/) | [Google Drive](https://drive.google.com/file/d/110A11KZoVe7vy6kXlLb6zVPLb_J91I_t/view?usp=sharing) | | magicdata | [OpenSLR](http://www.openslr.org/68/) | [Google Drive (Dev set)](https://drive.google.com/file/d/1g5bWRUSNH68ycC6eNvtwh07nX3QhOOlo/view?usp=sharing) | | aishell3 | [OpenSLR](https://www.openslr.org/93/) | [Google Drive](https://drive.google.com/file/d/1shYp_o4Z0X0cZSKQDtFirct2luFUwKzZ/view?usp=sharing) | | data_aishell | [OpenSLR](https://www.openslr.org/33/) | | > 解壓 aidatatang_200zh 後，還需將 `aidatatang_200zh\corpus\train`下的檔案全選解壓縮 #### 2.``是什麼意思? 假如數據集路徑為 `D:\data\aidatatang_200zh`，那麼 ``就是 `D:\data` #### 3.訓練模型顯存不足 訓練合成器時：將 `synthesizer/hparams.py`中的batch_size參數調小 ``` //調整前 tts_schedule = [(2, 1e-3, 20_000, 12), # Progressive training schedule (2, 5e-4, 40_000, 12), # (r, lr, step, batch_size) (2, 2e-4, 80_000, 12), # (2, 1e-4, 160_000, 12), # r = reduction factor (# of mel frames (2, 3e-5, 320_000, 12), # synthesized for each decoder iteration) (2, 1e-5, 640_000, 12)], # lr = learning rate //調整後 tts_schedule = [(2, 1e-3, 20_000, 8), # Progressive training schedule (2, 5e-4, 40_000, 8), # (r, lr, step, batch_size) (2, 2e-4, 80_000, 8), # (2, 1e-4, 160_000, 8), # r = reduction factor (# of mel frames (2, 3e-5, 320_000, 8), # synthesized for each decoder iteration) (2, 1e-5, 640_000, 8)], # lr = learning rate ``` 聲碼器-預處理數據集時：將 `synthesizer/hparams.py`中的batch_size參數調小 ``` //調整前 ### Data Preprocessing max_mel_frames = 900, rescale = True, rescaling_max = 0.9, synthesis_batch_size = 16, # For vocoder preprocessing and inference. //調整後 ### Data Preprocessing max_mel_frames = 900, rescale = True, rescaling_max = 0.9, synthesis_batch_size = 8, # For vocoder preprocessing and inference. ``` 聲碼器-訓練聲碼器時：將 `vocoder/wavernn/hparams.py`中的batch_size參數調小 ``` //調整前 # Training voc_batch_size = 100 voc_lr = 1e-4 voc_gen_at_checkpoint = 5 voc_pad = 2 //調整後 # Training voc_batch_size = 6 voc_lr = 1e-4 voc_gen_at_checkpoint = 5 voc_pad =2 ``` #### 4.碰到`RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for Tacotron: size mismatch for encoder.embedding.weight: copying a param with shape torch.Size([70, 512]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([75, 512]).` 請參照 issue [#37](https://github.com/babysor/MockingBird/issues/37) #### 5.如何改善CPU、GPU佔用率? 適情況調整batch_size參數來改善 #### 6.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 #### 7.什么时候算训练完成？ 首先一定要出现注意力模型，其次是loss足够低，取决于硬件设备和数据集。拿本人的供参考，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)