【文件属性】：
文件名称：tacotron：具有预训练模型的Google Tacotron语音合成的TensorFlow实现（非官方）
文件大小：34KB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-02-04 17:06:50
python machine-learning tensorflow tts speech-synthesis
塔科创
Tastron语音合成在TensorFlow中的实现。
音频样本
使用此存储库训练的模型中的。
第一组在上接受了441K步的训练大约2万步后，语音开始变得清晰。
第二组由在上进行了140K步训练。
最近更新
@npuichigo了一个错误，该错误未在prenet中应用辍学。
@begeekmyfriend创建了一个，以添加对位置敏感的注意以及论文中的stop令牌。 这可以大大减少训练模型所需的数据量。
背景
2017年4月，谷歌发表了论文《 ，他们提出了一种神经文本到语音模型，该模型可以学习直接从（文本，音频）对中合成语音。 但是，他们没有发布源代码或培训数据。 这是对他们的论
【文件预览】：
tacotron-master
----synthesizer.py(1KB)
----train.py(6KB)
----models()
--------helpers.py(3KB)
--------tacotron.py(8KB)
--------__init__.py(174B)
--------rnn_wrappers.py(2KB)
--------modules.py(3KB)
----TRAINING_DATA.md(3KB)
----hparams.py(1KB)
----text()
--------cmudict.py(2KB)
--------numbers.py(2KB)
--------__init__.py(2KB)
--------cleaners.py(2KB)
--------symbols.py(630B)
----requirements.txt(300B)
----datasets()
--------datafeeder.py(6KB)
--------__init__.py(0B)
--------blizzard.py(3KB)
--------ljspeech.py(3KB)
----util()
--------infolog.py(1KB)
--------__init__.py(444B)
--------audio.py(5KB)
--------plot.py(463B)
----LICENSE(1KB)
----eval.py(2KB)
----README.md(7KB)
----demo_server.py(3KB)
----tests()
--------__init__.py(0B)
--------text_test.py(2KB)
--------numbers_test.py(2KB)
--------cmudict_test.py(1KB)
----.gitignore(45B)
----preprocess.py(2KB)