TTS

FastSpeech 基于 Transformer 的前馈网络，用于并行生成 TTS 梅尔谱图。 FastSpeech 模型与自回归 Transformer TTS 相比，梅尔谱图生成速度加快了 270 倍，端到端语音合成速度加快了 38 倍。

项目实现

docker cp LJSpeech-1.1.tar.bz2 torch_na:/workspace/FastSpeech/data

docker cp /home/elena/tts/waveglow_256channels_ljs_v2.pt torch_na:/workspace/FastSpeech/waveglow/pretrained_model

把下载的预训练模型改名为

waveglow_256channels.pt

解压文件当当前文件夹

unzip alignments.zip 

然后运行preprocess.py

python preprocess.py 

处理完数据后，开始进行训练

python train.py

（训练将近一周）训练后如图

 训练后进行验证，先修改eval.py中的超参数 --step ,改为自己刚训练后的model_new文件夹下的checkpoint后面的数，如图

我的情况把默认0，改为768000，如下

if __name__ == "__main__":
    # Test
    WaveGlow = utils.get_WaveGlow()
    parser = argparse.ArgumentParser()
    parser.add_argument('--step', type=int, default=768000) #把默认0，改为768000，其他的不变
    parser.add_argument("--alpha", type=float, default=1.0)
    args = parser.parse_args()

然后再运行

python eval.py

 (如果运行后出现错误，请参考Q&A2)

结果显示如图

 生成俩种结果，一种是通过mel_spce,一种通过waveglow.

waveglow生成的效果更好，mel_space噪声比较大！

代码详解

preprocess.py  ->对LJSpeech数据集进行预处理

		def preprocess_ljspeech(filename):
		    # LJSpeech 数据集作为输入路径
		    in_dir = filename
		    # mel 谱图输出路径为 ./mels ，若路径不存在则创建路径
		    out_dir = hp.mel_ground_truth
		    if not os.path.exists(out_dir):
		        os.makedirs(out_dir, exist_ok=True)
		    # 执行语音波形-mel谱图转换，并保存mel谱图，得到LJSpeech数据集语音文本列表
		    metadata = ljspeech.build_from_path(in_dir, out_dir)
		    # 将得到的语音文本列表写入磁盘
		    write_metadata(metadata, out_dir)
		
		    # 移动语音文本列表文件
		    shutil.move(os.path.join(hp.mel_ground_truth, "train.txt"),
		                os.path.join("data", "train.txt"))

hparams.py  模型的相关参数

# Mel
num_mels = 80
text_cleaners = ['english_cleaners']

# FastSpeech
vocab_size = 300
max_seq_len = 3000

encoder_dim = 256 #模型编码维度
encoder_n_layer = 4 #模型编码层数
encoder_head = 2 #模型头
encoder_conv1d_filter_size = 1024 #模型输出大小

decoder_dim = 256 #模型解码维度
decoder_n_layer = 4
decoder_head = 2
decoder_conv1d_filter_size = 1024

fft_conv1d_kernel = (9, 1)
fft_conv1d_padding = (4, 0) 

duration_predictor_filter_size = 256
duration_predictor_kernel_size = 3
dropout = 0.1

# Train
checkpoint_path = "./model_new"  #训练模型保存路径
logger_path = "./logger"  #训练日志保存路径
mel_ground_truth = "./mels" #
alignment_path = "./alignments"

batch_size = 32
epochs = 2000 
n_warm_up_step = 4000

learning_rate = 1e-3
weight_decay = 1e-6
grad_clip_thresh = 1.0
decay_step = [500000, 1000000, 2000000]

save_step = 3000
log_step = 5
clear_Time = 20

batch_expand_size = 32

疑问与解答 Q&A

1.为什么生成的梅普图(mel)是npy文件？

2.ModuleNotFoundError: No module named 'numba.decorators'

在运行验证模型时，出现模型错误，因为库版本错误。

卸载numba，然后安装 numba-0.48.0即可

pip install numba==0.48.0

参考文献

【1】GitHub - xcmyz/FastSpeech: The Implementation of FastSpeech based on pytorch.