基于PyTorch的VITS-BigVGAN中文TTS模型集成韵律预测
项目简介
本项目旨在提供一个先进的中文文本转语音（Text-to-Speech, TTS）解决方案，通过结合VITS和BigVGAN技术，并融入专门的中文韵律预测模型，实现了高质量的语音合成能力。此模型特别针对中文语境优化，能够在生成语音时考虑到语言特有的韵律特点，从而生成更加自然、流畅的音频输出。
环境要求
为了确保项目的顺利运行，请按照以下环境配置您的开发环境：
- Python：3.7及以上版本。
- Pytorch：建议使用1.9.0或其兼容版本。
- NLTK：3.2版。
- torch-struct：确保使用0.4版本或更高。
- transformers：推荐版本为4.3.0，兼容版本亦可。
- pytokenizations：请确保安装0.7.2版或更新版本。
- espeak库：通过命令
apt-get install espeak进行安装，以支持文本预处理。 - monotonic_align：需要编译安装，用于对齐文本和音频序列。
安装与配置
- 基本依赖: 使用pip或其他包管理工具安装上述列出的所有Python库。
- 特殊依赖: 对于
monotonic_align，您可能需要从源代码编译安装，具体步骤参照其GitHub仓库说明。 - 数据准备: 获取必要的训练数据集，并遵循项目文档中的数据预处理步骤。
- 模型部署: 在满足环境需求后，导入模型并根据提供的示例脚本进行调用，以体验带韵律预测的中文TTS效果。
使用指南
- 环境搭建: 确保所有依赖项已正确安装并能正常工作。
- 模型加载: 编写代码来加载预先训练好的模型权重。
- 输入处理: 准备好要转换成语音的文本，经过适当的预处理，包括分词和韵律标注。
- 韵律预测: 在文本转换之前，利用韵律预测模型为文本计算韵律特征。
- 语音合成: 将带有韵律信息的文本输入到TTS模型中，生成音频文件。
- 调整参数: 根据需要微调模型参数，如音高、速度等，以达到理想的输出效果。
注意事项
- 本项目适用于有PyTorch和深度学习背景的开发者。
- 部署前，请详细阅读项目中的README文件以及相关文档，了解完整的配置和使用流程。
- 资源消耗较大，尤其是在训练过程中，需要足够的硬件资源，如GPU内存。
- 考虑到版权和伦理，使用真实人声数据训练模型时，应遵守相应的法律法规。
通过集成高级的语音合成技术和定制化的韵律预测，本项目为中文TTS领域带来了新的进展，为开发者和研究人员提供了强大的工具，以创造更加人性化的交互体验。