voicesmith

Voicesmith [작업 중]

Voicesmith는 코딩 경험없이 단일 및 멀티 스피커 모델을 모두 훈련하고 추론 할 수있게합니다. 데이터 세트에서 Delightfultts 및 Univnet의 수정 된 버전을 기반으로 Speech Pipeline에 대해 매우 견고한 텍스트를 미세 조정합니다. 두 모델 모두 독점적 인 5000 스피커 데이터 세트에서 사전에 사전 처리되었습니다. 또한 자동 텍스트 정규화와 같은 데이터 세트 전처리를위한 몇 가지 도구를 제공합니다.

이 소프트웨어의 이전 버전을 사용하여 매우 감정적 인 감정적 인 60 스피커 데이터 세트에 대한 교육을받은 모델을 사용하려면 여기를 클릭하십시오.

요구 사항

하드웨어

• OS : Windows (현재 지원되는 CPU 만) 또는 Linux 기반 운영 체제. MacOS에서 이것을 실행하려면 설치 프로그램을 만들려면 소스에서 빌드 단계를 따라야합니다. 나는 현재 Mac을 소유하고 있지 않기 때문에 테스트되지 않았습니다.
• 그래픽 : CUDA 지원을받은 NVIDIA GPU를 적극 권장합니다. 그렇지 않으면 CPU를 훈련시킬 수 있지만 몇 주가 아닌 경우 며칠이 걸립니다.
• RAM : 8GB RAM, 덜 시도 할 수는 있지만 작동하지 않을 수도 있습니다.

소프트웨어

• Docker, 여기에서 다운로드 할 수 있습니다. Linux에있는 경우 Docker Desktop은 세계를 복잡하게 만들기를 좋아하기 때문에 Docker Desktop 대신 Docker Engine을 설치하는 것이 좋습니다.

설치 방법

1. 릴리스 페이지에서 최신 설치 프로그램을 다운로드하십시오.
2. 설치 프로그램을 실행하려면 두 번 클릭하십시오.

개발 방법

1. Node.js의 최신 버전이 설치되어 있는지 확인하십시오.

2. 저장소를 복제하십시오

    git clone https://github.com/dunky11/voicesmith
   

3. 종속성을 설치하면 1 분이 걸릴 수 있습니다

    cd voicesmith
   npm install
   

4. 여기를 클릭하고 최신 버전으로 폴더를 선택하고 모든 파일을 다운로드하여 리포지토리 자산 폴더 내에 배치하십시오.

5. 프로젝트를 시작하십시오

    npm start
   

소스에서 빌드하십시오

1. 위에서 1-4 단계를 따르십시오.

2. RUN MAKE, 이것은 내부 설치자가있는 폴더를 만듭니다. 설치 프로그램은 운영 체제를 기준으로 다릅니다.

    npm make
   

건축학

Voicesmith는 현재 2 단계 수정 된 Delightfultts 및 Univnet 파이프 라인을 사용합니다.

기여하다

프로젝트에서 귀하의 지원을 보여주십시오. 풀 요청은 항상 환영합니다.

특허

이 프로젝트는 Apache -2.0 라이센스에 따라 라이센스가 부여됩니다. 자세한 내용은 License.md 파일을 참조하십시오.