VITS Pytorch
1.0.0
Упрощенный китайский | Английский
Этот проект представляет собой проект синтеза речи, основанный на Pytorch, с использованием VIT. VIT (вариационный вывод с состязательным обучением для сквозного текста в речь) является методом синтеза речи. Эта сквозная модель очень проста в использовании и не требует слишком сложных процессов, таких как выравнивание текста. Он напрямую обучается и генерируется одним щелчком, что значительно уменьшает порог обучения.
Каждый приветствует, чтобы обсудить код, чтобы ввести планету знаний или QQ. Planet Planet предоставляет файлы моделей проекта и другие модели модели, связанные с проектами, а также другие ресурсы.
| Набор данных | Язык (диалект) | Количество ораторов | Название спикера | Скачать адрес |
|---|---|---|---|---|
| Bznsyp | мандарин | 1 | Стандартный женский голос | Нажмите, чтобы скачать |
| Кантонский набор данных | Кантонский | 10 | Мужской голос 1 Девушки 1 ··· | Нажмите, чтобы скачать |
conda install pytorch==1.13.1 torchvision==0.14.1 torchaudio==0.13.1 pytorch-cuda=11.6 -c pytorch -c nvidiaИспользуйте PIP, чтобы установить команду следующим образом:
python -m pip install mvits -U -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simpleРекомендуется установить исходный код , который может обеспечить использование последнего кода.
git clone https://github.com/yeyupiaoling/VITS-Pytorch.git
cd VITS-Pytorch/
pip install . Проект поддерживает прямое поколение списков данных Bznsyp и Aishell3. Принимая Bznsyp в качестве примера, загрузите Bznsyp в каталог dataset и декомпресс. Затем выполните программу create_list.py и сгенерируйте таблицу данных в следующем формате, формат - <音频路径>|<说话人名称>|<标注数据> . Обратите внимание, что данные маркировки требуют языка маркировки. Например, в мандарине вы должны обернуть текст в [ZH] . Другие языки поддерживают японские: [JA] , английский: [en], 한국어: [KO]. Пользовательские наборы данных могут быть сгенерированы в этом формате.
Проект предоставляет два метода обработки текстовой обработки, различные методы обработки текста и поддерживает различные языки, а именно cjke_cleaners2 и chinese_dialect_cleaners . Эта конфигурация изменена на dataset_conf.text_cleaner . cjke_cleaners2 поддерживает языки {"普通话": "[ZH]", "日本語": "[JA]", "English": "[EN]", "한국어": "[KO]"} {"普通话": "[ZH]", "日本語": "[JA]", "English": "[EN]", "粤语": "[GD]", "上海话": "[SH]", "苏州话": "[SZ]", "无锡话": "[WX]", "常州话": "[CZ]", "杭州话": "[HZ]", ·····} chinese_dialect_cleaners {"普通话": "[ZH]", "日本語": "[JA]", "English": "[EN]", "粤语": "[GD]", "上海话": "[SH]", "苏州话": "[SZ]", "无锡话": "[WX]", "常州话": "[CZ]", "杭州话": "[HZ]", ·····} , для большего количества языков, вы можете просматривать языковый код.
dataset/BZNSYP/Wave/000001.wav|标准女声|[ZH]卡尔普陪外孙玩滑梯。[ZH]
dataset/BZNSYP/Wave/000002.wav|标准女声|[ZH]假语村言别再拥抱我。[ZH]
dataset/BZNSYP/Wave/000003.wav|标准女声|[ZH]宝马配挂跛骡鞍，貂蝉怨枕董翁榻。[ZH]
После наличия списка данных вам необходимо сгенерировать список данных фонем. Просто выполните preprocess_data.py --train_data_list=dataset/bznsyp.txt чтобы создать список данных фонем. На этом этапе данные все готовы.
dataset/BZNSYP/Wave/000001.wav|0|kʰa↓↑əɹ`↓↑pʰu↓↑ pʰeɪ↑ waɪ↓swən→ wan↑ xwa↑tʰi→.
dataset/BZNSYP/Wave/000002.wav|0|tʃ⁼ja↓↑ɥ↓↑ tsʰwən→jɛn↑p⁼iɛ↑ ts⁼aɪ↓ jʊŋ→p⁼ɑʊ↓ wo↓↑.
dataset/BZNSYP/Wave/000003.wav|0|p⁼ɑʊ↓↑ma↓↑ pʰeɪ↓k⁼wa↓ p⁼wo↓↑ lwo↑an→, t⁼iɑʊ→ts`ʰan↑ ɥæn↓ ts`⁼ən↓↑ t⁼ʊŋ↓↑ʊŋ→ tʰa↓.
Теперь вы можете начать обучение модели. Параметры в файле конфигурации, как правило, не должны быть изменены. Количество динамиков и название динамика будут изменены с помощью preprocess_data.py . Единственное, что может быть изменено, это train.batch_size . Если видео память недостаточно, этот параметр может быть уменьшен.
# 单卡训练
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python train.py
# 多卡训练
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 torchrun --standalone --nnodes=1 --nproc_per_node=2 train.pyЖурнал вывода обучения:
[2023-08-28 21:04:42.274452 INFO ] utils:print_arguments:123 - ----------- 额外配置参数 -----------
[2023-08-28 21:04:42.274540 INFO ] utils:print_arguments:125 - config: configs/config.yml
[2023-08-28 21:04:42.274580 INFO ] utils:print_arguments:125 - epochs: 10000
[2023-08-28 21:04:42.274658 INFO ] utils:print_arguments:125 - model_dir: models
[2023-08-28 21:04:42.274702 INFO ] utils:print_arguments:125 - pretrained_model: None
[2023-08-28 21:04:42.274746 INFO ] utils:print_arguments:125 - resume_model: None
[2023-08-28 21:04:42.274788 INFO ] utils:print_arguments:126 - ------------------------------------------------
[2023-08-28 21:04:42.727728 INFO ] utils:print_arguments:128 - ----------- 配置文件参数 -----------
[2023-08-28 21:04:42.727836 INFO ] utils:print_arguments:131 - dataset_conf:
[2023-08-28 21:04:42.727909 INFO ] utils:print_arguments:138 - add_blank: True
[2023-08-28 21:04:42.727975 INFO ] utils:print_arguments:138 - batch_size: 16
[2023-08-28 21:04:42.728037 INFO ] utils:print_arguments:138 - cleaned_text: True
[2023-08-28 21:04:42.728097 INFO ] utils:print_arguments:138 - eval_sum: 2
[2023-08-28 21:04:42.728157 INFO ] utils:print_arguments:138 - filter_length: 1024
[2023-08-28 21:04:42.728204 INFO ] utils:print_arguments:138 - hop_length: 256
[2023-08-28 21:04:42.728235 INFO ] utils:print_arguments:138 - max_wav_value: 32768.0
[2023-08-28 21:04:42.728266 INFO ] utils:print_arguments:138 - mel_fmax: None
[2023-08-28 21:04:42.728298 INFO ] utils:print_arguments:138 - mel_fmin: 0.0
[2023-08-28 21:04:42.728328 INFO ] utils:print_arguments:138 - n_mel_channels: 80
[2023-08-28 21:04:42.728359 INFO ] utils:print_arguments:138 - num_workers: 4
[2023-08-28 21:04:42.728388 INFO ] utils:print_arguments:138 - sampling_rate: 22050
[2023-08-28 21:04:42.728418 INFO ] utils:print_arguments:138 - speakers_file: dataset/speakers.json
[2023-08-28 21:04:42.728448 INFO ] utils:print_arguments:138 - text_cleaner: cjke_cleaners2
[2023-08-28 21:04:42.728483 INFO ] utils:print_arguments:138 - training_file: dataset/train.txt
[2023-08-28 21:04:42.728539 INFO ] utils:print_arguments:138 - validation_file: dataset/val.txt
[2023-08-28 21:04:42.728585 INFO ] utils:print_arguments:138 - win_length: 1024
[2023-08-28 21:04:42.728615 INFO ] utils:print_arguments:131 - model:
[2023-08-28 21:04:42.728648 INFO ] utils:print_arguments:138 - filter_channels: 768
[2023-08-28 21:04:42.728685 INFO ] utils:print_arguments:138 - gin_channels: 256
[2023-08-28 21:04:42.728717 INFO ] utils:print_arguments:138 - hidden_channels: 192
[2023-08-28 21:04:42.728747 INFO ] utils:print_arguments:138 - inter_channels: 192
[2023-08-28 21:04:42.728777 INFO ] utils:print_arguments:138 - kernel_size: 3
[2023-08-28 21:04:42.728808 INFO ] utils:print_arguments:138 - n_heads: 2
[2023-08-28 21:04:42.728839 INFO ] utils:print_arguments:138 - n_layers: 6
[2023-08-28 21:04:42.728870 INFO ] utils:print_arguments:138 - n_layers_q: 3
[2023-08-28 21:04:42.728902 INFO ] utils:print_arguments:138 - p_dropout: 0.1
[2023-08-28 21:04:42.728933 INFO ] utils:print_arguments:138 - resblock: 1
[2023-08-28 21:04:42.728965 INFO ] utils:print_arguments:138 - resblock_dilation_sizes: [[1, 3, 5], [1, 3, 5], [1, 3, 5]]
[2023-08-28 21:04:42.728997 INFO ] utils:print_arguments:138 - resblock_kernel_sizes: [3, 7, 11]
[2023-08-28 21:04:42.729027 INFO ] utils:print_arguments:138 - upsample_initial_channel: 512
[2023-08-28 21:04:42.729058 INFO ] utils:print_arguments:138 - upsample_kernel_sizes: [16, 16, 4, 4]
[2023-08-28 21:04:42.729089 INFO ] utils:print_arguments:138 - upsample_rates: [8, 8, 2, 2]
[2023-08-28 21:04:42.729119 INFO ] utils:print_arguments:138 - use_spectral_norm: False
[2023-08-28 21:04:42.729150 INFO ] utils:print_arguments:131 - optimizer_conf:
[2023-08-28 21:04:42.729184 INFO ] utils:print_arguments:138 - betas: [0.8, 0.99]
[2023-08-28 21:04:42.729217 INFO ] utils:print_arguments:138 - eps: 1e-09
[2023-08-28 21:04:42.729249 INFO ] utils:print_arguments:138 - learning_rate: 0.0002
[2023-08-28 21:04:42.729280 INFO ] utils:print_arguments:138 - optimizer: AdamW
[2023-08-28 21:04:42.729311 INFO ] utils:print_arguments:138 - scheduler: ExponentialLR
[2023-08-28 21:04:42.729341 INFO ] utils:print_arguments:134 - scheduler_args:
[2023-08-28 21:04:42.729373 INFO ] utils:print_arguments:136 - gamma: 0.999875
[2023-08-28 21:04:42.729404 INFO ] utils:print_arguments:131 - train_conf:
[2023-08-28 21:04:42.729437 INFO ] utils:print_arguments:138 - c_kl: 1.0
[2023-08-28 21:04:42.729467 INFO ] utils:print_arguments:138 - c_mel: 45
[2023-08-28 21:04:42.729498 INFO ] utils:print_arguments:138 - enable_amp: True
[2023-08-28 21:04:42.729530 INFO ] utils:print_arguments:138 - log_interval: 200
[2023-08-28 21:04:42.729561 INFO ] utils:print_arguments:138 - seed: 1234
[2023-08-28 21:04:42.729592 INFO ] utils:print_arguments:138 - segment_size: 8192
[2023-08-28 21:04:42.729622 INFO ] utils:print_arguments:141 - ------------------------------------------------
[2023-08-28 21:04:42.729971 INFO ] trainer:__init__:53 - [cjke_cleaners2]支持语言：['日本語', '普通话', 'English', '한국어', "Mix": ""]
[2023-08-28 21:04:42.795955 INFO ] trainer:__setup_dataloader:119 - 训练数据：9984
epoch [1/10000]: 100%|██████████| 619/619 [05:30<00:00, 1.88it/s]]
[2023-08-25 16:44:25.205557 INFO ] trainer:train:168 - ======================================================================
epoch [2/10000]: 100%|██████████| 619/619 [05:20<00:00, 1.93it/s]s]
[2023-08-25 16:49:54.372718 INFO ] trainer:train:168 - ======================================================================
epoch [3/10000]: 100%|██████████| 619/619 [05:19<00:00, 1.94it/s]
[2023-08-25 16:55:21.277194 INFO ] trainer:train:168 - ======================================================================
epoch [4/10000]: 100%|██████████| 619/619 [05:18<00:00, 1.94it/s]
Журналы обучения также будут сохранены с использованием VisualDl. Вы можете использовать этот инструмент для просмотра изменений потерь и синтеза в режиме реального времени. Просто выполните visualdl --logdir=log/ --host=0.0.0.0 в корневом каталоге проекта и посетите http://<IP地址>:8040 чтобы открыть страницу. Эффект заключается в следующем.
После обучения до определенного уровня вы можете начать использовать модель для произношения. Команда заключается в следующем. Существует три основных параметра, а именно: --text указывает текст, который необходимо синтезировать. --language определяет язык композитного текста. Если язык указан как Mix , он находится в смешанном режиме. Пользователь должен вручную обернуть текст дохода языковым тегом. Наконец, укажите параметр динамика --spk . Иди и попробуй быстро.
python infer.py --text= "你好，我是智能语音助手。 " --language=普通话 --spk=标准女声Вознаградите один доллар, чтобы поддержать автора
