tf glow tts

TF-Glow-TTS

（非官方）在2020年Neurips的Jaehyheon Kim等人的Glow-TTS的張力實現。

• Glow-TTS：通過單調對準搜索進行文本到語音的生成流[ARXIV：2005.11129]
• 完整代碼基於原始GitHub存儲庫Jaywalnut310/Glow-TTS

要求

在python 3.8.5 Windows10 conda環境，需求.txt中測試

用法

要下載LJ-Speech數據集，請在腳本下運行。

數據集將以tfrecord格式以'〜/tensorflow_datasets下載。如果要更改下載目錄，請指定LJSpeech初始化器的data_dir參數。

 from dataset . ljspeech import LJSpeech

# lj = LJSpeech(data_dir=path, download=True)
lj = LJSpeech ( download = True ) 

要訓​​練型號，請運行train.py。

CheckPoint將寫在TrainConfig.ckpt上，張量列表TrainConfig.log 。

python train.py
tensorboard --logdir . l og

如果您想從RAW AUDIO訓練模型，請指定音頻目錄並打開標誌--from-raw 。

python . t rain.py --data-dir D: L JSpeech-1.1 w avs --from-raw

為了開始從以前的檢查點進行訓練，可以使用--load-epoch 。

python . t rain.py --load-epoch 20 --config D: t f c kpt g lowtts.json

要推斷音頻，請運行temprence.py。
由於此代碼適用於POC，因此只有字母和幾個特殊字符可用，請參考文本Normalizer.Graphemes。

python . i nference.py
    --config D: t f c kpt g lowtts.json
    --ckpt D: t f c kpt g lowtts g lowtts_20.ckpt-1
    --text " Hello, my name is revsic "

預處理的檢查站將在版本上重新介紹。

要使用預估計的模型，請下載文件並解壓縮。以下是示例腳本。

 from config import Config
from glowtts import GlowTTS

with open ( 'glowtts.json' ) as f :
    config = Config . load ( json . load ( f ))

tts = GlowTTS ( config . model )
tts . restore ( './glowtts_20.ckpt-1' ). expect_partial ()

學習曲線

訓練LJSpeech 20個帶有TF-Diffwave的時代

樣品

參考https://revsic.github.io/tf-glow-tts。