文件名称：hifi_gan
文件大小：608KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-02-29 02:00:07
Python
注意：我（@zachwe）没有创建此项目，因此不值得给予任何荣誉。 此配套的全部功劳应归功于Jungil Kong，Jaehyeon Kim，Jaekyoung Bae。 非常感谢他们创建了如此出色的声码器。 我所做的只是打包它，以使其更易于使用。 HiFi-GAN：高效，高保真语音合成的生成对抗网络 江，金在贤，在京裴 在我们的，我们提出了HiFi-GAN：一种能够有效生成高保真语音的基于GAN的模型。 我们在此存储库中将我们的实现和预训练的模型作为开源提供。 摘要：最近有关语音合成的一些工作已经采用了生成对抗网络（GAN）来生成原始波形。 尽管此类方法提高了采样效率和内存使用率，但其采样质量尚未达到自回归和基于流的生成模型的质量。 在这项工作中，我们提出了HiFi-GAN，它可以实现高效和高保真语音合成。 由于语音音频由具有不同周期的正弦信号组成，我们证明了对音频的周期性模式进行建模
【文件预览】：
hifi_gan-master
----hifi_gan()
--------inference.py(3KB)
--------env.py(394B)
--------train.py(12KB)
--------utils.py(1KB)
--------meldataset.py(6KB)
--------models.py(10KB)
--------inference_e2e.py(2KB)
----config_v3.json(752B)
----LJSpeech-1.1()
--------training.txt(2.61MB)
--------validation.txt(30KB)
----validation_loss.png(11KB)
----config_v2.json(762B)
----requirements.txt(113B)
----LICENSE(1KB)
----setup.py(911B)
----README.md(5KB)
----config_v1.json(762B)
----.gitignore(170B)