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基于标贝数据继续训练,同时对原本的FastSpeech2模型做了改进,引入了韵律表征以及韵律预测模块,使中文发音更生动且富有节奏

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Chinese-FastSpeech2

基于标贝中文标准女声数据继续训练,同时对原论文的FastSpeech2模型做了改进,引入了韵律表征以及韵律预测模块,使中文发音更生动且富有节奏

20230402 更新

  • 1、加入韵律模型训练代码, 在BertProsody目录下
  • 2、加入韵律模型训练的数据预处理代码(针对标贝数据,代码未整理,先放出来),在preprocessor/biaobei.py

样例

参考samples中生成的音频

模型文件

本项目主体架构为FastSpeech2+HifiGAN结构,另外在输入阶段引入了中文文本的韵律向量,因此共有三个模型:fastspeech_model、hifigan_model、prosody_model(网盘链接,提取码:qgpi),下载后将模型文件放入指定的目录下:

  • 8000.pth.tar ---> output/ckpt/biaobei/
  • generator_universal.pth.tar ---> hifigan/
  • best_model.pt ---> transformer/prosody_model/

预测

提供了两种预测方式:1)python synthesize_all.py;2)http接口调用

  • 第一种方式是交互式,命令行运行python synthesize_all.py后,输入需要转换的文本,运行后会在代码会在当前工作目录下生成tmp.wav文件;
  • 第二种方式是api调用,运行tts_server.py,会启动语音转文本的接口,调用该接口可参考TestServer.py,同样生成的音频文件(tmp.wav)会保存在当前工作目录下

训练


本项目是出于个人兴趣在语音合成方面做的一些尝试,欢迎大家批评指正,多多交流!

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基于标贝数据继续训练,同时对原本的FastSpeech2模型做了改进,引入了韵律表征以及韵律预测模块,使中文发音更生动且富有节奏

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