melgan multi

Melgan Multi GPU 구현.

Melgan의 Pytorch 구현 : 조건부 파형 합성을위한 생성 적대적 네트워크.

이 구현에는 분산 지원이 포함되며 LJSpeech 데이터 세트를 사용합니다.

사전 반품

1. nvidia gpu + cuda cudnn
2. 파이썬> = 3.5
3. Pytorch == 1.2
4. 이 저장소를 복제하십시오.
5. 파이썬 요구 사항을 설치하십시오. 요구 사항 .txt를 참조하십시오

데이터 세트

1. LJ 음성 데이터 세트를 다운로드하여 추출하십시오
2. 모든 wav 파일을 data/LJSpeech-1.1/wavs 로 이동하십시오

훈련

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

기본 체크 포인트 디렉토리는 cp_melgan 입니다

Tensorboard 로그는 cp_melgan/logs 에 저장됩니다

멀티 GPU (분산) 교육

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

교육 코드는 모든 GPU를 감지하고 자동으로 설정합니다.

생성 된 샘플 오디오

1. 현재 샘플 (489K 단계)

   샘플

2. Tensorboard에서도 샘플 오디오를들을 수 있습니다.

3. 생성 된 스펙트로 그램은 텐서 보드에서 볼 수 있습니다.

미리 훈련 된 모델

곧 올다 ..

추론

곧 전체 추론 코드를 커밋 할 것입니다.

감사의 말

• NVIDIA의 웨이브 글로우에서 분산.

오디오 전처리를 구현하기 위해 WaveGlow를 언급했습니다.