tacotron2 JP

Tout d'abord, merci beaucoup à l'auteur: @cjangcjengh pour le code et l'implémentation de référence! Ce référentiel est quelques corrections du projet source, pour corriger certaines erreurs et sera améliorée et optimisée de temps à autre.

• Référence: Cjangcjengh / tacotron2-japonais

Comment utiliser

1. Mettez des textes japonais bruts dans ./filelistes
2. Mettez les fichiers WAV dans ./wav
3. (Facultatif) Télécharger le modèle pré-entraîné de Nvidia
4. Ouvrir ./train.ipynb pour installer les exigences et démarrer la formation
5. Téléchargez le modèle de luminosité de Nvidia ou le modèle d'éclat d'onde basé sur Ayachi Nene
6. Le modèle Tacotron2 pré-formé est illustré dans ce domaine.
7. Ouvrir ./inference.ipynb pour générer la voix (n'oubliez pas de modifier le chemin correspondant où le modèle est stocké ！！)

• Inference.ipynb

 checkpoint_path = 'tacotron2_Model \ ayachi_nene_1' #"ayachi_nene_1"
model = load_model ( hparams )

if torch . cuda . is_available () :
    model . load_state_dict ( torch . load ( checkpoint_path )[ 'state_dict' ])
    model . to ( device ). eval ()
else :
    model . load_state_dict ( torch . load ( checkpoint_path , map_location = 'cpu' )[ 'state_dict' ])
    model . to ( device ). eval ()

• Inference.ipynb

 waveglow_path = 'W_Model \ model' #waveglow model
if hparams . cuda_enabled :
    waveglow = torch . load ( waveglow_path )[ 'model' ]
    waveglow . cuda (). eval () #.half()
else :
    waveglow = torch . load ( waveglow_path , map_location = 'cpu' )[ 'model' ]
    waveglow . to ( device ). eval () #.half()


for k in waveglow . convinv :
    k . float ()
denoiser = Denoiser ( waveglow )

Nettoyeurs

Fichier ./hparams.py ligne 30

1. 'Japonais_cleaners'

Avant

何かあったらいつでも話して下さい。学院のことじゃなく、私事に関することでも何でも

Après

NanikaacltaTitsudemohanashitekudasai.gakuinnokotojanaku, shijinikansurukotodemonanidemo.

2. 'Japonais_tokenisation_cleaners'

Avant

何かあったらいつでも話して下さい。学院のことじゃなく、私事に関することでも何でも

Après

Nani Ka ACL Tara Itsu Demo Hanashi Te Kudasai. Gakuin no Koto Ja Naku, Shiji Nikansuru Koto de Mo Nandemo.

3. 'Japonais_ACcent_cleaners'

Avant

何かあったらいつでも話して下さい。学院のことじゃなく、私事に関することでも何でも

Après

: na) nika a) cltara i) tsudemo ha (na) shite ku (dasa) i.: ga (kuinno ko (to) janaku ,: shi) Jini ka (nsu) ru ko (to) demi na) nidemo.

4. 'japonais_phrase_cleaners'

Avant

何かあったらいつでも話して下さい。学院のことじゃなく、私事に関することでも何でも

Après

Nanika acltara Itudemo Hanashite Kudasai. Gakuinno Kotojanaku, Shijini Kansuru Kotodemo Nanidemo.

Modèles

N'oubliez pas de modifier cette ligne dans ./inference.ipynb

 sequence = np . array ( text_to_sequence ( text , [ 'japanese_cleaners' ]))[ None , :]

Sorcière de Sanoba

Ayachi Nene

Cours des nettoyeurs	Modèle
japonais	Modèle 1
japonais_tokenisation_cleaners	Modèle 2
japonais_accent_cleaners	Modèle 3

Inaba Meguru

Cours des nettoyeurs	Modèle
japonais_tokenisation_cleaners	Modèle 1
japonais_tokenisation_cleaners	Modèle 2

Senren Banka

Tomotake Yoshino

Cours des nettoyeurs	Modèle
japonais_tokenisation_cleaners	Modèle 1
japonais_phrase_cleaners	Modèle 2

Murasame

Cours des nettoyeurs	Modèle
japonais_accent_cleaners	Modèle 1

Joker de l'énigme

Arihara Nanami

Cours des nettoyeurs	Modèle
japonais_accent_cleaners	Modèle 1