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7.8 KiB

Raw Blame History

实时语音克隆 - 中文/普通话

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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 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)

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。

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。
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 aidatatang_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，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

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 百度盘链接提取码：1024	input output	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 分叉出来的，鸣谢作者。

URL	Designation	标题	实现源码
2010.05646	HiFi-GAN (vocoder)	Generative Adversarial Networks for Efficient and High Fidelity Speech Synthesis	本代码库
1806.04558	SV2TTS	Transfer Learning from Speaker Verification to Multispeaker Text-To-Speech Synthesis	This repo
1802.08435	WaveRNN (vocoder)	Efficient Neural Audio Synthesis	fatchord/WaveRNN
1703.10135	Tacotron (synthesizer)	Tacotron: Towards End-to-End Speech Synthesis	fatchord/WaveRNN
1710.10467	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?

aidatatang_200zh、magicdata、aishell3

解壓 aidatatang_200zh 後，還需將 aidatatang_200zh\corpus\train下的檔案全選解壓縮

2.`<datasets_root>`是什麼意思?

假如數據集路徑為 D:\data\aidatatang_200zh，那麼 <datasets_root>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

5.如何改善CPU、GPU佔用率?

適情況調整batch_size參數來改善

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