文件名称：Real-Time-Voice-Cloning:多扬声器TTS，
文件大小：144KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-03-30 08:13:37
Python
与 添加中文数据集用于扬声器编码器和合成器训练（ ， ， 等） 修复错误，加快扬声器编码器的培训速度（GPU上的位置丢失）。 欢迎使用中文提问 实时语音克隆 该存储库是通过实时工作的声码器实现的（SV2TTS）的实现。 如果您好奇或正在寻找我尚未记录的信息，请随时检查（不要犹豫，为此也要提出问题）。 通常，我建议您快速浏览一下引言之外的数字。 SV2TTS是一个三阶段的深度学习框架，它允许从几秒钟的音频中创建语音的数字表示，并使用它来调节经过训练的文本到语音模型，以推广到新的语音。 视频演示（单击图片）： 已实施文件 网址 指定 标题 实施源 SV2TTS 将学习从演讲者验证转移到多演讲者语音合成 这个回购 WaveRNN（声码器） 高效的神经音频合成 Tacotron 2（合成器） 基于梅尔谱图预测的条件波网自然合成TTS GE2E（编码器） 说话人验证的一般端
【文件预览】：
Real-Time-Voice-Cloning-master
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----vocoder_train.py(3KB)
----encoder_preprocess.py(3KB)
----synthesizer_train.py(3KB)
----synthesizer_preprocess_embeds.py(1KB)
----synthesizer_preprocess_audio.py(3KB)
----ge2e_api.py(2KB)
----encoder_train.py(2KB)
----synthesizer()
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--------models()
--------synthesize.py(3KB)
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----toP40.sh(1KB)
----vocoder()
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----overall_eval_zh.py(7KB)
----utils()
--------mesc.py(407B)
--------logmmse.py(9KB)
--------profiler.py(1KB)
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--------visualizations.py(7KB)
--------params_model.py(220B)
--------__init__.py(0B)
--------preprocess.py(10KB)
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