消费税 再现：样式标记：端到端语音合成中的无监督样式建模，控制和传输（ ） Python和工具包版本 Python: '3.5.2' numpy: '1.13.1' tensorflow: '1.4' 样本和预训练模型 在可以找到样本，进行了两种实验： 参考音频条件： BZ_440K.wav是在Blizzard2013上训练的模型的推理结果，为440K步长（batch_size = 16），调节的参考音频是从其测试集中选取的。 LJ_448K.wav是在LJ_Speech上训练的模型的另一个推论结果，为448K步长（batch_size = 16），调节的参考音频也从其测试集中选取。 消费税的组合： normal.wav和slow.wav是在LJ_Speech上训练的模型的两个推断结果，两者之间的区别是通过选择不同的样式标记进行样式嵌入。 high.w

VAE Tacotron-2： 非官方实现 仓库结构： Tacotron-2 ├── datasets ├── LJSpeech-1.1 (0) │   └── wavs ├── logs-Tacotron (2) │   ├── mel-spectrograms │   ├── plots │   ├── pretrained │   └── wavs ├── papers ├── tacotron │   ├── models │   └── utils ├── tacotron_output (3) │   ├── eval │   ├── gta │   ├── logs-eval │   │   ├── plots │   │   └── wavs │   └── natural └── training_data (1)    ├── audio    └── mels

基于改造的tacotron算法训练中文语音合成系统,内含数据集连接以及环境搭建教程

定位相关的Tacotron 的PyTorch实现。 音频样本可以在找到。 可以在找到Colab演示。 图1： Tacotron（具有动态卷积注意）。 图2：示例梅尔谱图和注意图。 快速开始 确保您已安装Python 3.6和PyTorch 1.7或更高版本。 然后安装此软件包（以及）： pip install tacotron univoc 用法示例 import torch import soundfile as sf from univoc import Vocoder from tacotron import load_cmudict , text_to_id , Tacotron # download pretrained weights for the vocoder (and optionally move to GPU) vocoder = Vocoder .

热释电 Tacotron的PyTorch实现，以及利用Wavenet实现PyTorch实现。 特征 在和之间轻松切换 使用json进行详细的模型结构配置 对于Tacotron： 对于Tacotron2： 分行 可以通过合并以下不同分支中的功能来创建新配置。 硕士：基本的Tacotron和Tacotron2实施 dynamic_r ：动态减少因子（r）随训练时间表而变化 gst ：全局样式令牌（GST）支持 多扬声器：具有扬声器嵌入功能的多扬声器支持 设置 准备DATASET目录 准备train.csv.txt和val.csv.txt文件 将中的training_files和validation_files分别更改为上述两个文件 对files_to_list进行必要的修改，以在检索“ mel_file_path”和“ text” 安装PyTorch 安装python要求或构建do

内部实施韵律转移电子可控整流器 作者=“通王”版本=“ 0.1” 该项目旨在实现韵律转移Tacotron，这是一种具有多GPU和多cpus的文本到语音的深度神经网络。 请阅读这些文章以获取更多详细信息。 要求 numpy = 1.14.2 Scipy = 1.0.1 Matplotlib = 2.0.2 TensorFlow = 1.6.0（gpu版本） 资料准备 在开始阶段，我们使用LJ语音数据集训练了模型。 （ ） 由于LJ语音数据集是公开可用的，因此最近在TTS任务中被广泛用作基准数据集。 它有24小时质量合格的样品。 请下载LJSppech数据集的文件“ meta.csv”并将其保存在“ data / all”，并将所有带有后缀“ .wav”的音频文件保存在“ data / all / wavs”中 要生成spectrogrom文件，请运行以下命令，$ python

Tacotron的TensorFlow实现：一个完全端到端的文本到语音合成模型

PyTorch实现了Tacotron语音合成模型

文本到语音合成系统通常由多个阶段组成，例如文本分析前端、声学模型和音频合成模块。构建这些组件通常需要广泛的领域专业知识，并且可能包含脆弱的设计选择。在本文中，我们提出了Tacotron，一个端到端生成的文本到语音模型，直接从字符合成语音。在给定对的情况下，可以通过随机初始化完全从头开始训练模型。我们提出了几个关键技术，使sequence-to-sequence框架能够很好地执行这项具有挑战性的任务。Tacotron在美式英语上获得了3.82分的主观5级平均意见分数，在自然度方面优于生产参数系统。此外，由于Tacotron在帧级别生成语音，因此它比样本级别的自回归方法快得多。

TensorFlow中Tacotron语音合成预先训练好的模型，目前只有英文，中文的话需要自己训练