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## 实时语音克隆 - 中文/普通话
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[](http://choosealicense.com/licenses/mit/)
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> 该库是从仅支持英语的[Real-Time-Voice-Cloning](https://github.com/CorentinJ/Real-Time-Voice-Cloning) 分叉出来的。
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### [English](README.md) | 中文
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## 特性
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🌍 **中文** 支持普通话并使用多种中文数据集进行测试：adatatang_200zh, magicdata
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🤩 **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
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🌍 **Windows + Linux** 在修复 nits 后在 Windows 操作系统和 linux 操作系统中进行测试
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🤩 **Easy & Awesome** 仅使用新训练的合成器（synthesizer）就有良好效果，复用预训练的编码器/声码器
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## 快速开始
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### 1. 安装要求
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> 按照原始存储库测试您是否已准备好所有环境。
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**Python 3.7 或更高版本** 需要运行工具箱。
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* 安装 [PyTorch](https://pytorch.org/get-started/locally/)。
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> 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
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* 安装 [ffmpeg](https://ffmpeg.org/download.html#get-packages)。
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* 运行`pip install -r requirements.txt` 来安装剩余的必要包。
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* 安装 webrtcvad 用 `pip install webrtcvad-wheels`。
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### 2. 使用数据集训练合成器
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* 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）
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* 使用音频和梅尔频谱图进行预处理：
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`python synthesizer_preprocess_audio.py <datasets_root>`
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可以传入参数 --dataset `{dataset}` 支持 adatatang_200zh, magicdata
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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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* 预处理嵌入：
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`python synthesizer_preprocess_embeds.py <datasets_root>/SV2TTS/synthesizer`
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* 训练合成器：
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`python synthesizer_train.py mandarin <datasets_root>/SV2TTS/synthesizer`
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* 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。
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> 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
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### 2.2 使用预先训练好的合成器
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> 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):
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| 作者 | 下载链接 | 效果预览 |
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|@miven| https://pan.baidu.com/s/1PI-hM3sn5wbeChRryX-RCQ 提取码：2021 | https://www.bilibili.com/video/BV1uh411B7AD/
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### 3. 启动工具箱
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然后您可以尝试使用工具箱：
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`python demo_toolbox.py -d <datasets_root>`
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> Good news🤩: 可直接使用中文
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## TODO
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- [X] 允许直接使用中文
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- [X] 添加演示视频
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- [X] 添加对更多数据集的支持
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- [X] 上传预训练模型
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- [ ] 支持parallel tacotron
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- [ ] 服务化与容器化
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- [ ] 🙏 欢迎补充
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