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Multi Singer

AI 소스 코드

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멀티 스싱싱 : 대규모 코퍼스와 빠른 멀티 스싱싱 노래 노래 음모

(ACM MM'21) 멀티 스싱싱의 Pytorch 구현 : 대규모 코퍼스가있는 빠른 멀티 스싱싱 노래 음성 보코더.

요구 사항

요구 사항의 요구 사항을 참조하십시오 .txt :

리눅스
파이썬 3.6
Pytorch 1.0+
Librosa
JSON, TQDM, 로깅

시작하기

자신의 데이터 세트에 레시피를 적용하십시오

WAV 파일을 데이터 디렉토리에 넣습니다
config/config.yaml에서 구성 편집

1. 프리 트레인

우리의 검문소를 사용하십시오
여기에서 인코더를 직접 훈련시키고 config/config.yaml로 enc_model_fpath 설정할 수도 있습니다. encoder/params_data 및 encoder/params_model 의 매개 변수를 설정하십시오.

2. 전처리

멜 스피어 그램을 추출하십시오

 python preprocess . py - i data / wavs - o data / feature - c config / config . yaml

-i 오디오 폴더

-o 출력 음향 기능 폴더

-c 구성 파일

3. 기차

Mel-spectrogram에서 조절 된 훈련

 python train . py - i data / feature - o checkpoints / - - config config / config . yaml

-i 음향 기능 폴더

체크 포인트를 저장하기위한 -o 디렉토리

-c 구성 파일

4. 추론

 python inference . py - i data / feature - o outputs /  - c checkpoints / * . pkl - g config / config . yaml

-i 음향 기능 폴더

생성 된 음성을 저장하기위한 -o 디렉토리

-c 체크 포인트 파일

-c 구성 파일

5. 노래 음성 합성

음성 합성 노래 :

Mel-spectrogram 합성을 위해 수정 된 FastSpeech 2를 가져갑니다
파형 합성을 위해 다중 스싱싱에 합성 된 멜 스피어 그램을 사용하십시오.

검문소

OpenSinger에 대한 교육

감사의 말

GE2E
FastSpeech 2
평행 파간

소환

 @inproceedings{huang2021multi,
  title={Multi-Singer: Fast Multi-Singer Singing Voice Vocoder With A Large-Scale Corpus},
  author={Huang, Rongjie and Chen, Feiyang and Ren, Yi and Liu, Jinglin and Cui, Chenye and Zhao, Zhou},
  booktitle={Proceedings of the 29th ACM International Conference on Multimedia},
  pages={3945--3954},
  year={2021}
}