الصفحة الرئيسية>المتعلقة بالبرمجة>كود الذكاء الاصطناعي
تنزيل

تنفيذ Pytorch لنظام النص إلى كلام قابل للتدريب بكفاءة استنادًا إلى شبكات تلافيفية عميقة مع اهتمام موجه جزئيًا على المشاريع التالية:

  • https://github.com/kyubyong/dc_tts (المعالجة المسبقة للصوت)
  • https://github.com/r9y9/deepvoice3_pytorch (عينة محمل البيانات)

عرض نص إلى الكلام عبر الإنترنت

يتم تنفيذ دفاتر الملاحظات التالية على https://colab.research.google.com:

  • صوت الذكور المنغولي TTS Demo
  • English Female Voice TTS Demo (LJ-Speech)

بالنسبة لعينات الصوت والنماذج المسبقة ، تفضل بزيارة روابط دفتر الملاحظات أعلاه.

التدريب/توليف النص الإنجليزي إلى الكلام

يستخدم English TTS مجموعة بيانات LJ-Speche.

  1. قم بتنزيل مجموعة البيانات: python dl_and_preprop_dataset.py --dataset=ljspeech
  2. تدريب نموذج Text2mel: python train-text2mel.py --dataset=ljspeech
  3. تدريب نموذج SSRN: python train-ssrn.py --dataset=ljspeech
  4. توليف الجمل: python synthesize.py --dataset=ljspeech
    • يتم حفظ ملفات WAV في مجلد samples .

التدريب/توليف النص المنغولي إلى الكلام

يستخدم النص إلى الكلام المنغولي صوتًا لمدة 5 ساعات من الكتاب المقدس المنغولي.

  1. قم بتنزيل مجموعة البيانات: python dl_and_preprop_dataset.py --dataset=mbspeech
  2. تدريب نموذج Text2mel: python train-text2mel.py --dataset=mbspeech
  3. تدريب نموذج SSRN: python train-ssrn.py --dataset=mbspeech
  4. توليف الجمل: python synthesize.py --dataset=mbspeech
    • يتم حفظ ملفات WAV في مجلد samples .
يوسع
معلومات إضافية
تطبيقات ذات صلة
نوصي لك
أخبار ذات صلة الكل