TTS-文本到语音（Text-to-Speech, TTS）生成的库

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这个仓库是🐸TTS，一个用于高级文本到语音（Text-to-Speech, TTS）生成的库。下面从多个方面详细介绍该仓库：

主要信息

  • 新闻动态
    • ⓍTTSv2发布，支持16种语言且性能全面提升。
    • ⓍTTS微调代码已开源，可参考示例配方。
    • ⓍTTS现在支持低延迟（<200ms）流式传输。
    • ⓍTTS生产模型发布，支持13种语言，有博客文章、演示和文档。
    • 🐶Bark可用于无约束语音克隆推理，有文档。
    • 可以使用约1100个Fairseq模型。
    • 支持🐢Tortoise且推理速度更快，有文档。
  • 功能特性
    • 预训练模型：提供超过1100种语言的预训练模型。
    • 训练工具：具备训练新模型和微调现有模型的工具，支持任何语言。
    • 数据集工具：提供用于数据集分析和整理的实用程序。

代码结构

仓库的文件和文件夹结构丰富，涵盖了代码实现、测试、文档、脚本等多个方面： - 配置文件：包含.cardboardlint.yml、.gitignore、.pylintrc等，用于代码检查、版本控制和代码风格规范。 - 文档相关：README.md提供了仓库的概述和使用说明，docs文件夹包含详细的文档。 - 代码实现：TTS文件夹是核心代码目录，包含了各种TTS模型的实现，如Spectrogram模型（Tacotron、Tacotron2、Glow-TTS等）、Speaker Encoder和Vocoder模型（MelGAN、Multiband-MelGAN等）。 - 测试：tests文件夹包含了各种测试用例，确保代码的正确性和稳定性。 - 脚本和示例：scripts文件夹包含一些实用脚本，recipes文件夹包含训练示例配方。 - Docker相关：Dockerfile和dockerfiles文件夹用于容器化部署。

关键代码片段

以下是仓库中一些关键代码片段的介绍： - 损失函数：TTS/TTS/tts/layers/losses.py中定义了多种损失函数，如L1LossMasked和Huber，用于模型训练时计算损失。

class L1LossMasked(nn.Module):
    def __init__(self, seq_len_norm):
        super().__init__()
        self.seq_len_norm = seq_len_norm

    def forward(self, x, target, length):
        # 具体实现代码...
        return loss
  • 注意力机制：TTS/TTS/tts/layers/xtts/perceiver_encoder.py和TTS/TTS/tts/layers/tortoise/transformer.py中定义了不同的注意力模块，如Attention，用于处理序列数据。
class Attention(nn.Module):
    def __init__(
        self,
        dim,
        *,
        dim_context=None,
        causal=False,
        dim_head=64,
        heads=8,
        dropout=0.0,
        use_flash=False,
        cross_attn_include_queries=False,
    ):
        super().__init__()
        # 具体实现代码...

    def forward(self, x, context=None, mask=None):
        # 具体实现代码...
        return self.to_out(out)
  • 残差块：TTS/TTS/vocoder/models/hifigan_generator.py中定义了ResBlock1和ResBlock2，用于构建生成器网络。
class ResBlock1(torch.nn.Module):
    def __init__(self, channels, kernel_size=3, dilation=(1, 3, 5)):
        super().__init__()
        # 具体实现代码...

    def forward(self, x):
        # 具体实现代码...
        return x

社区与支持

  • 提问渠道：提供了多种提问和讨论的渠道，包括GitHub Issue Tracker（用于Bug报告和功能请求）、GitHub Discussions（用于使用问题和一般讨论）和Discord（用于一般讨论）。
  • 相关链接：提供了文档、安装指南、贡献指南、路线图、发布模型和相关论文的链接。

综上所述，🐸TTS仓库是一个功能强大、代码丰富的TTS库，为开发者提供了全面的TTS解决方案。