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
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