melgan multi

Melgan Multi GPU実装。

メルガンのPytorch実装：条件付き波形合成のための生成敵対的ネットワーク。

この実装には、分散サポートが含まれており、ljspeechデータセットを使用します。

前提条件

1. nvidia gpu + cuda cudnn
2. Python> = 3.5
3. pytorch == 1.2
4. このリポジトリをクローンします。
5. Python要件をインストールします。要件を参照してください。txt

データセット

1. LJスピーチデータセットをダウンロードして抽出します
2. すべてのWAVファイルをdata/LJSpeech-1.1/wavsに移動します

トレーニング

1. python train.py --config=config.json --cps=cp_melgan

デフォルトのチェックポイントディレクトリはcp_melganです

テンソルボードログはcp_melgan/logsで保存されます

マルチGPU（分散）トレーニング

1. python distributed.py --config=config.json --args_str="--cps=cp_melgan"

トレーニングコードはすべてのGPUを検出し、それらを自動的に設定します。

生成されたサンプルオーディオ

1. 現在のサンプル（489kステップ）

   サンプル

2. サンプルオーディオはテンソルボードでも聞くことができます。

3. 生成されたスペクトルは、テンソルボードで見ることができます。

事前に訓練されたモデル

近日公開..

推論

すぐに完全な推論コードをコミットします。

謝辞

• nvidiaの波動から分配された.py。

私は波路前処理を実装するためにWaveGlowに言及しました。