تنزيل etos tts - تنزيل رمز المصدر etos tts

etos tts

كود الذكاء الاصطناعي

1.0.0

تنزيل

etos tts

يهدف ETOS TTS إلى بناء نص عصبي إلى كلام (TTS) قادر على تحويل النص إلى الكلام في أصوات يتم أخذ عينات منها في البرية. إنه تطبيق Pytorch لـ Tacotron: نموذج تخليق نص إلى خط الكلام من طرف إلى طرف.

الاستخدام

متطلبات

بيثون 3.6 أو أحدث
تم اختبار Pytorch 0.4
لأوبونتو ، sudo apt install libsndfile1

يمكنك استخدام PIP لتثبيت المتطلبات الأخرى.

pip3 install -r requirements.txt

الاختبار

يمكنك استخدام النموذج المسبق ضمن models/may22 وتشغيل خادم الويب TTS:

python server.py -c server_conf.json

ثم انتقل إلى http://127.0.0.1:8000 واستمتع.

بيانات

يوفر TTS حاليًا لوادر البيانات

خطاب LJ

تدريب الشبكة

لتشغيل التدريب الخاص بك ، تحتاج إلى تحديد ملف config.json (قالب بسيط أدناه) والاتصال مع الأمر.

train.py --config_path config.json

إذا كنت ترغب في استخدام مجموعة محددة من وحدات معالجة الرسومات.

CUDA_VISIBLE_DEVICES="0,1,4" train.py --config_path config.json

يقوم كل تشغيل بإنشاء مجلد تجربة مع تاريخ ووقت Corresponfing ، تحت المجلد الذي قمت بتعيينه في config.json . وإذا لم تكن هناك نقطة تفتيش بعد تحت هذا المجلد ، فسيتم إزالتها عند الضغط على Ctrl+C.

يمكنك أيضًا الاستمتاع بـ Tensorboard مع اثنين من سجلات التدريب الجيدة ، إذا قمت بإشارة --logdir مجلد التجربة.

مثال config.json :

 {
  "num_mels": 80,
  "num_freq": 1025,
  "sample_rate": 22050,
  "frame_length_ms": 50,
  "frame_shift_ms": 12.5,
  "preemphasis": 0.97,
  "min_level_db": -100,
  "ref_level_db": 20,
  "embedding_size": 256,
  "text_cleaner": "english_cleaners",

  "epochs": 200,
  "lr": 0.002,
  "warmup_steps": 4000,
  "batch_size": 32,
  "eval_batch_size":32,
  "r": 5,
  "mk": 0.0,  // guidede attention loss weight. if 0 no use
  "priority_freq": true,  // freq range emphasis

  "griffin_lim_iters": 60,
  "power": 1.2,

  "dataset": "TWEB",
  "meta_file_train": "transcript_train.txt",
  "meta_file_val": "transcript_val.txt",
  "data_path": "/data/shared/BibleSpeech/",
  "min_seq_len": 0,
  "num_loader_workers": 8,

  "checkpoint": true,  // if save checkpoint per save_step
  "save_step": 200,
  "output_path": "/path/to/my_experiment",
}