tubbz-alt / zhrtvc

Chinese real time voice cloning (VC) and Chinese text to speech (TTS). 好用的中文语音克隆兼中文语音合成系统，包含语音编码器、语音合成器、声码器和可视化模块。

zhrtvc

Chinese Real Time Voice Cloning

tips: 中文或汉语的语言缩写简称是zh。

关注【啊啦嘻哈】微信公众号，回复一个字【听】，小萝莉有话对你说哦^v^

版本

v1.1.5

使用说明和注意事项详见readme

tips: 需要进入zhrtvc项目的代码子目录【zhrtvc】运行代码。

• 原始语音和克隆语音对比样例

链接: https://pan.baidu.com/s/1TQwgzEIxD2VBrVZKCblN1g

提取码: 8ucd

• 中文语音语料

中文语音语料zhvoice，语音更加清晰自然，包含8个开源数据集，3200个说话人，900小时语音，1300万字。

zhvoice语料可用于训练语音克隆的基础模型。

• 中文语音语料训练的语音合成器模型

name: logs-synx.zip

智浪淘沙训练和分享。

用中文的文本语音平行语料训练得到的语音合成器模型。

链接: https://pan.baidu.com/s/1ovtu1n3eF7y0JzSxstQC7w

提取码: f4jx

• 中文开源语音训练的语音编码器模型

name: ge2e_pretrained_iwater.pt

iwater训练和分享。

用中文开源语音语料训练的语音编码器模型。

链接: https://pan.baidu.com/s/1-5r_YXQOg2vZnuEh1Slxaw

提取码:19kh

• toolbox

• 合成样例

aliaudio-Aibao-004113.wav

aliaudio-Aimei-007261.wav

aliaudio-Aina-000819.wav

aliaudio-Aiqi-009619.wav

aliaudio-Aitong-003149.wav

aliaudio-Aiwei-009461.wav

• 注意

跑提供的模型建议用Griffin-Lim声码器，目前MelGAN和WaveRNN没有完全适配。

目录介绍

zhrtvc

代码，包括encoder、synthesizer、vocoder、toolbox模块，包括模型训练的模块和可视化合成语音的模块。

执行脚本需要进入zhrtvc目录操作。

代码相关的说明详见zhrtvc目录下的readme文件。

models

预训练的模型，包括encoder、synthesizer、vocoder的模型。

预训练的模型在百度网盘下载，下载后解压，替换models文件夹即可。

• 样本模型

链接：https://pan.baidu.com/s/14hmJW7sY5PYYcCFAbqV0Kw

提取码：zl9i

data

语料样例，包括语音和文本对齐语料，处理好的用于训练synthesizer的数据样例。

可以直接执行synthesizer_preprocess_audio.py和synthesizer_preprocess_embeds.py把samples的语音文本对齐语料转为SV2TTS的用于训练synthesizer的数据。

语料样例在百度网盘下载，下载后解压，替换data文件夹即可。

• 样本数据

链接：https://pan.baidu.com/s/1Q_WUrmb7MW_6zQSPqhX9Vw

提取码：bivr

注意： 该语料样例用于测试跑通模型，数据量太少，不可能使得模型收敛，即不会训练出可用模型。在测试跑通模型情况下，处理自己的数据为语料样例的格式，用自己的数据训练模型即可。

学习交流

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点击链接加入群聊：https://jq.qq.com/?_wv=1027&k=wlQzvT0N

Real-Time Voice Cloning

This repository is an implementation of Transfer Learning from Speaker Verification to Multispeaker Text-To-Speech Synthesis (SV2TTS) with a vocoder that works in real-time. Feel free to check my thesis if you're curious or if you're looking for info I haven't documented yet (don't hesitate to make an issue for that too). Mostly I would recommend giving a quick look to the figures beyond the introduction.

SV2TTS is a three-stage deep learning framework that allows to create a numerical representation of a voice from a few seconds of audio, and to use it to condition a text-to-speech model trained to generalize to new voices.

Papers implemented

URL	Designation	Title	Implementation source
1806.04558	SV2TTS	Transfer Learning from Speaker Verification to Multispeaker Text-To-Speech Synthesis	This repo
1802.08435	WaveRNN (vocoder)	Efficient Neural Audio Synthesis	fatchord/WaveRNN
1712.05884	Tacotron 2 (synthesizer)	Natural TTS Synthesis by Conditioning Wavenet on Mel Spectrogram Predictions	Rayhane-mamah/Tacotron-2
1710.10467	GE2E (encoder)	Generalized End-To-End Loss for Speaker Verification	This repo