MockingBird/README-CN.md
babysor00 feb1c7cb88 rename slr68 to magicdata to keep consistent naming convention
(cherry picked from commit bbdad858ebc4d0ee3b720ba22ae3e0ce9732a734)
2021-08-17 21:07:13 +08:00

2.5 KiB
Raw Blame History

实时语音克隆 - 中文/普通话

WechatIMG2968

MIT License

该库是从仅支持英语的Real-Time-Voice-Cloning 分叉出来的。

English | 中文

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

🤩 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 在修复 nits 后在 Windows 操作系统和 linux 操作系统中进行测试

🤩 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

快速开始

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
  • 安装 ffmpeg
  • 运行pip install -r requirements.txt 来安装剩余的必要包。

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
  • 使用音频和梅尔频谱图进行预处理: python synthesizer_preprocess_audio.py <datasets_root> 可以传入参数 --dataset {dataset} 支持 adatatang_200zh, magicdata

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\

  • 预处理嵌入: python synthesizer_preprocess_embeds.py <datasets_root>/SV2TTS/synthesizer

  • 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。

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

TODO

  • 允许直接使用中文
  • 添加演示视频
  • 添加对更多数据集的支持
  • 上传预训练模型
  • 支持parallel tacotron
  • 服务化与容器化
  • 🙏 欢迎补充