pytorch dc tts

Pytorch는 다음 프로젝트를 부분적으로 기반으로 안내 된주의를 기반으로 한 심층 컨볼 루션 네트워크를 기반으로 효율적으로 훈련 가능한 텍스트 음성 연설 시스템의 구현 :

• https://github.com/kyubyong/dc_tts (오디오 사전 처리)
• https://github.com/r9y9/deepvoice3_pytorch (데이터 로더 샘플러)

온라인 텍스트 음성 연사 데모

다음 노트북은 https://colab.research.google.com에서 실행됩니다.

• 몽골 남성 음성 tts 데모
• 영어 여성 음성 TTS 데모 (LJ-Speech)

오디오 샘플 및 사전 제한 모델은 위의 노트북 링크를 방문하십시오.

교육/합성 영어 텍스트 음성 연설

영어 TTS는 LJ-Speech 데이터 세트를 사용합니다.

1. 데이터 세트를 다운로드하십시오 : python dl_and_preprop_dataset.py --dataset=ljspeech
2. Text2mel 모델을 훈련시킵니다 : python train-text2mel.py --dataset=ljspeech
3. SSRN 모델 교육 : python train-ssrn.py --dataset=ljspeech
4. 합성 문장 : python synthesize.py --dataset=ljspeech
   • WAV 파일은 samples 폴더에 저장됩니다.

몽골어 텍스트 음성 연설 훈련/합성

몽골어 텍스트 음성은 몽골 성경에서 5 시간 오디오를 사용합니다.

1. 데이터 세트를 다운로드하십시오 : python dl_and_preprop_dataset.py --dataset=mbspeech
2. Text2mel 모델을 훈련시킵니다. python train-text2mel.py --dataset=mbspeech
3. SSRN 모델 교육 : python train-ssrn.py --dataset=mbspeech
4. 합성 문장 : python synthesize.py --dataset=mbspeech
   • WAV 파일은 samples 폴더에 저장됩니다.