deepaudio tts

DeepAudio-Tts 란 무엇입니까?

DeepAudio-TTS는 신경망 기반 TTS (Text-Topeech) 모델을 교육하기위한 프레임 워크입니다. TTS 및 보코더 모델에 대한 인기있는 신경망 아키텍처를 포함하거나 포함 할 것입니다.

혼합-정밀화, 멀티 노드 교육 및 TPU 교육 등과 같은 다양한 기능을 쉽게 사용할 수 있도록이 프레임 워크에 Pytorch-Lighting 및 Hydra를 도입했습니다. 여전히 개발 중입니다.

훈련 사례

1. 데이터 전처리 데이터. (스크립트가 곧 커밋 하거나이 단계를 위해 패들 스피치 튜토리얼을 따라갈 수 있습니다.)
2. 모델을 훈련하십시오. DeepAudio/TTS/CLI/Configs/Experiment에서 하나의 실험을 선택할 수 있습니다. 그런 다음 다음 줄로 모델을 훈련시킵니다.

 $ export PYTHONPATH="${PYTHONPATH}:/dir/of/this/project/"
$ python -m deepaudio.tts.cli.train experiment=tacotron2 datamodule.train_metadata=/you/path/to/train_metadata datamodule.dev_metadata=/you/path/to/dev_metadata

지원되는 모델

1. 타코 트론 2
2. FastSpeech2
3. 변압기 TTS
4. 평행 파간
5. Hifigan
6. vits

미래 계획

청정 코드

1. 중복 코드를 제거하십시오.
2. deepaudio.tts.models를 더 깨끗하게 만드십시오.

모델

1. 다른 모델.
2. 사전 예방 모델.

전개

1. onx
2. jit

DeepAudio-Tts에 기여하는 방법

개인 프로젝트입니다. 따라서 많은 실험을 수행하기에 충분한 GPU 리소스가 없습니다. 이 프로젝트는 여전히 개발 중입니다. 모든 종류의 피드백이나 기여에 감사드립니다. 버그 수정, 실험 결과와 같은 일부 작은 문제에 대해 풀어주십시오. 궁금한 점이 있으면 문제를여십시오.

인정하다

ESPNET 및 패들 연설에서 많은 코드를 빌 렸습니다.