ttslearn

Ttslearn : 파이썬 라이브러리로 연설 합성을 배우십시오 (파이썬이있는 텍스트 음성 연설)

일본어는 아래에서 계속됩니다 (일본 추종자)

영어 :이 책은 일본어로 작성되었으며 기본은 일본인 TT에 중점을 둡니다. 이 코드베이스의 일부 기능 (예 : 신경망 구현)은 다른 언어에 사용될 수 있습니다. 그러나 우리는 일본 이외의 TTS 시스템에 대한 안내서 나 코드를 준비하지 않았습니다. 우리는 향후 다른 언어에 대한 코드베이스를 확장 할 수 있지만 작업을 수행할지 보장 할 수는 없습니다.

설치

 pip install ttslearn

저장소 구성

• Ttslearn : "Python을 사용한 음성 합성 학습"을 위해 생성 된 음성 합성의 핵심 라이브러리. pip install ttslearn . 책의 샘플 코드뿐만 아니라 일반 목적 연설 합성 라이브러리로도 사용할 수 있습니다.
• 노트북 : 이것은 4 장에서 10 장에서 Jupyter 노트북 형식의 소스 코드입니다.
• Hydra : 이것은 6 장에 설명 된 샘플 Hydra 코드입니다.
• 레시피 : 이들은 6 장, 8 장 및 10 장에 설명 된 일본의 음성 합성 레시피입니다. JSUT 코퍼스를 사용한 일본어 음성 합성 시스템의 구현이 포함됩니다.
• extra_recipes : 고급 음성 합성 레시피. 이 책에서 설명되지는 않았지만 ttslearn 라이브러리가 어떻게 사용되는지의 예로서, 저장소에는 JSUT 코퍼스 및 JVS 코퍼스를 사용한 음성 합성 레시피가 포함되어 있습니다.

자세한 내용은 https://r9y9.github.io/ttslearn/을 참조하십시오.

특허

소스 코드는 MIT에 의해 라이센스가 부여됩니다. 상업적 및 비상업적 목적으로 모두 사용할 수 있습니다. 자세한 내용은 라이센스 파일을 참조하십시오.

훈련 된 모델에 대한 이용 약관

이 저장소의 릴리스 페이지는 JSUT 코퍼스 및 JVS 코퍼스를 사용하여 배운 훈련 된 모델을 배포합니다. 이러한 훈련 된 모델은 "비상업적 목적"으로만 사용할 수 있습니다. 훈련 된 모델을 사용하는 경우 각 코퍼스의 이용 약관도 확인하십시오.

또한 저자는 학습 된 모델의 사용으로 인한 청구, 손해 또는 기타 의무에 대해 책임을지지 않습니다.

충수

부록으로서, 우리는 일본어 음성 합성을위한 전체 컨텍스트 레이블에 대한 사양을 편집했습니다. 자세한 내용은 문서/부록 .pdf를 참조하십시오.

문의

책의 내용이나 소스 코드에 대해 궁금한 점이 있으면 GitHub 문제를 통해 당사에 문의하면 가능한 한 많이 응답합니다.

사과와 교정

이 책의 오류는 아래 링크에 요약되어 있습니다.

이 책의 오류

Errata에 나열되지 않은 인쇄상의 오류와 같은 오류가있는 경우 GitHub 문제를 통해 문의하십시오.

감사의 말

• Tacotron 2의 일부 소스 코드는 ESPNET를 기반으로 작성되었습니다. ( @kan-bayashi 덕분에)
• 우리는 대부분의 고급 레시피 구현에 Kan-Bayashi/Parallel Wavegan을 사용했습니다.
• 우리는 일본어 음성 합성을위한 텍스트 처리를 위해 Open Jtalk 및 Python 래퍼를 사용했습니다.

링크

• 아마존 : https://www.amazon.co.jp/dp/4295012270/
• 인상적인 책 정보 : https://book.impress.co.jp/books/1120101073