Conditional SpecGAN Tensorflow

条件付きスペックガン

（条件付き）オーディオ統合生成的敵対的なネットワークは、生の波形、Tensorflowの実装を合成するSpectrogramを生成します。

要件：

• Tensorflow R1.10.1
• Python 3.6
• Numpy 1.14.5
• Librosa 0.6.2
• TQDM 4.26.0
• matplotlib 2.2.3

導入

生成的敵対的ネットワークを使用してスペクトログラムを生成することによるテキスト間合成。この作業は、Specganの元の実装に基づいています。Specganは、Specganトレーニングのコンディショニングで探索しています。さらに、エネルギーベースのデータ前処理スキームが適用され、オーディオ品質が向上します。

プリプロースの結果は、次の視覚化によって実証できます。

データセットを作成します

• トレーニングデータのダウンロード：こちら

• './src/utils/preprocess_data.py'を実行するか、データを処理するか、処理されたデータをダウンロードしてください：ここで

• './src/utils/visualize_wav.py'を実行するには、処理されたクリーンデータを視覚化するか、結果をダウンロードしてください。

• './src/utils/make_tfrecord.py'を実行して.wavファイルを.tfrecordトレーニング準備完了ファイルに処理するか、処理されたデータをダウンロードします。

• Step.4で.tgzファイルを抽出し、args.data_dirの./src/config.pyに従って関連するパスにそれらを配置します：

 data_dir='../data/sc09_preprocess_energy'

このデフォルトのパスは、 './src/config.py'の '-data_dirオプションを変更することで変更できます。

使用法

• 次のコマンドで新しいスペックガンモデルを再開または訓練します。

 python3 ./src/runner.py train

• 訓練されたSpecganモデルから推論して生成するには、次のコマンドを使用します。

 python3 ./src/runner.py generate

• 条件付きスペックガンから訓練または生成するには、次のコマンドを使用します（注：この機能はまだ実装中であり、完全ではありません！ ）：

 python3 ./src/runner.py train --conditional
python3 ./src/runner.py generate --conditional