特性

中文 支持普通话并使用多种中文数据集进行测试：aidatatang_200zh, magicdata, aishell3, biaobei, MozillaCommonVoice, data_aishell 等

PyTorch 适用于 pytorch，已在 1.9.0 版本（最新于 2021 年 8 月）中测试，GPU Tesla T4 和 GTX 2060

Windows + Linux 可在 Windows 操作系统和 linux 操作系统中运行（苹果系统M1版也有社区成功运行案例）

Easy & Awesome 仅需下载或新训练合成器（synthesizer）就有良好效果，复用预训练的编码器/声码器，或实时的HiFi-GAN作为vocoder

Webserver Ready 可伺服你的训练结果，供远程调用

开始1. 安装要求

按照原始存储库测试您是否已准备好所有环境。 Python 3.7 或更高版本 需要运行工具箱。

安装 PyTorch。

如果在用 pip 方式安装的时候出现 ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement torch==1.9.0+cu102 (from versions: 0.1.2, 0.1.2.post1, 0.1.2.post2) 这个错误可能是 python 版本过低，3.9 可以安装成功

安装 ffmpeg。运行pip install -r requirements.txt 来安装剩余的必要包。安装 webrtcvad pip install webrtcvad-wheels。2. 准备预训练模型

考虑训练您自己专属的模型或者下载社区他人训练好的模型:

近期创建了知乎专题 将不定期更新炼丹小技巧or心得，也欢迎提问

2.1 使用数据集自己训练合成器模型（与2.2二选一）下载 数据集并解压：确保您可以访问 train 文件夹中的所有音频文件（如.wav）进行音频和梅尔频谱图预处理： python pre.py <datasets_root> -d {dataset} -n {number} 可传入参数：-d{dataset} 指定数据集，支持 aidatatang_200zh, magicdata, aishell3, data_aishell, 不传默认为aidatatang_200zh-n {number} 指定并行数，CPU 11770k + 32GB实测10没有问题

假如你下载的 aidatatang_200zh文件放在D盘，train文件路径为 D:\data\aidatatang_200zh\corpus\train , 你的datasets_root就是 D:\data\

训练合成器： python synthesizer_train.py mandarin <datasets_root>/SV2TTS/synthesizer当您在训练文件夹 synthesizer/saved_models/ 中看到注意线显示和损失满足您的需要时，请转到启动程序一步。训练声码器 (可选)

对效果影响不大，已经预置3款，如果希望自己训练可以参考以下命令。

预处理数据: python vocoder_preprocess.py <datasets_root> -m <synthesizer_model_path>

<datasets_root>替换为你的数据集目录，<synthesizer_model_path>替换为一个你最好的synthesizer模型目录，例如 sythensizer\saved_mode\xxx

训练wavernn声码器: python vocoder_train.py <trainid> <datasets_root>

<trainid>替换为你想要的标识，同一标识再次训练时会延续原模型

训练hifigan声码器: python vocoder_train.py <trainid> <datasets_root> hifigan

<trainid>替换为你想要的标识，同一标识再次训练时会延续原模型

3. 启动程序或工具箱

您可以尝试使用以下命令：

3.1 启动Web程序：

python web.py 运行成功后在浏览器打开地址, 默认为

注：目前界面比较buggy,

第一次点击录制要等待几秒浏览器正常启动录音，否则会有重音

录制结束不要再点录制而是停止仅支持手动新录音（16khz）, 不支持超过4MB的录音，最佳长度在5~15秒默认使用第一个找到的模型，有动手能力的可以看代码修改 web\__init__.py。

3.2 启动工具箱：

python demo_toolbox.py -d <datasets_root>

请指定一个可用的数据集文件路径，如果有支持的数据集则会自动加载供调试，也同时会作为手动录制音频的存储目录。

文件结构（目标读者：开发者）

├─archived_untest_files 废弃文件├─encoder encoder模型│  ├─data_objects│  └─saved_models 预训练好的模型├─samples 样例语音├─synthesizer  synthesizer模型│  ├─models│  ├─saved_models 预训练好的模型│  └─utils 工具类库├─toolbox 图形化工具箱├─utils 工具类库├─vocoder  vocoder模型（目前包含hifi-gan、wavrnn）│  ├─hifigan│  ├─saved_models 预训练好的模型│  └─wavernn└─web    ├─api    │  └─Web端接口    ├─config    │  └─ Web端配置文件    ├─static 前端静态脚本    │  └─js     ├─templates 前端模板    └─__init__.py Web端入口文件

引用及论文

该库一开始从仅支持英语的Real-Time-Voice-Cloning 分叉出来的，鸣谢作者。

URL

Designation

标题

实现源码

1803.09017

GlobalStyleToken (synthesizer)

Style Tokens: Unsupervised Style Modeling, Control and Transfer in End-to-End Speech Synthesis

本代码库

2010.05646

HiFi-GAN (vocoder)

Generative Adversarial Networks for Efficient and High Fidelity Speech Synthesis

本代码库

1806.04558

SV2TTS

Transfer Learning from Speaker Verification to Multispeaker Text-To-Speech Synthesis

本代码库

1802.08435

WaveRNN (vocoder)

Efficient Neural Audio Synthesis

fatchord/WaveRNN

1703.10135

Tacotron (synthesizer)

Tacotron: Towards End-to-End Speech Synthesis

fatchord/WaveRNN

1710.10467

GE2E (encoder)

Generalized End-To-End Loss for Speaker Verification

本代码库

常見問題(FQ&A)1.數據集哪裡下載?

数据集

OpenSLR地址

其他源 (Google Drive, Baidu网盘等)

aidatatang_200zh

OpenSLR

Google Drive

magicdata

OpenSLR

Google Drive (Dev set)

aishell3

OpenSLR

Google Drive

data_aishell

OpenSLR

解壓 aidatatang_200zh 後，還需將 aidatatang_200zh\corpus\train下的檔案全選解壓縮

2.<datasets_root>是什麼意思?

假如數據集路徑為 D:\data\aidatatang_200zh，那麼 <datasets_root>就是 D:\data

3.訓練模型顯存不足

訓練合成器時：將 synthesizer/hparams.py中的batch_size參數調小

//調整前tts_schedule = [(2,  1e-3,  20_000,  12),   # Progressive training schedule                (2,  5e-4,  40_000,  12),   # (r, lr, step, batch_size)                (2,  2e-4,  80_000,  12),   #                (2,  1e-4, 160_000,  12),   # r = reduction factor (# of mel frames                (2,  3e-5, 320_000,  12),   #     synthesized for each decoder iteration)                (2,  1e-5, 640_000,  12)],  # lr = learning rate//調整後tts_schedule = [(2,  1e-3,  20_000,  8),   # Progressive training schedule                (2,  5e-4,  40_000,  8),   # (r, lr, step, batch_size)                (2,  2e-4,  80_000,  8),   #                (2,  1e-4, 160_000,  8),   # r = reduction factor (# of mel frames                (2,  3e-5, 320_000,  8),   #     synthesized for each decoder iteration)                (2,  1e-5, 640_000,  8)],  # lr = learning rate

聲碼器-預處理數據集時：將 synthesizer/hparams.py中的batch_size參數調小

//調整前### Data Preprocessing        max_mel_frames = 900,        rescale = True,        rescaling_max = 0.9,        synthesis_batch_size = 16,                  # For vocoder preprocessing and inference.//調整後### Data Preprocessing        max_mel_frames = 900,        rescale = True,        rescaling_max = 0.9,        synthesis_batch_size = 8,                  # For vocoder preprocessing and inference.

聲碼器-訓練聲碼器時：將 vocoder/wavernn/hparams.py中的batch_size參數調小

//調整前# Trainingvoc_batch_size = 100voc_lr = 1e-4voc_gen_at_checkpoint = 5voc_pad = 2//調整後# Trainingvoc_batch_size = 6voc_lr = 1e-4voc_gen_at_checkpoint = 5voc_pad =2

4.碰到RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for Tacotron: size mismatch for encoder.embedding.weight: copying a param with shape torch.Size([70, 512]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([75, 512]).

請參照 issue #37

5.如何改善CPU、GPU佔用率?

適情況調整batch_size參數來改善

6.發生頁面文件太小，無法完成操作

請參考這篇文章，將虛擬內存更改為100G(102400)，例如:档案放置D槽就更改D槽的虚拟内存

7.什么时候算训练完成？

首先一定要出现注意力模型，其次是loss足够低，取决于硬件设备和数据集。拿本人的供参考，我的注意力是在 18k 步之后出现的，并且在 50k 步之后损失变得低于 0.4

想要源码，记得关注+转发+私信私信回复【语音克隆】可获取源码