Wavenet运行

标签：sha   lib   strong   editor   wav   idt   解压   require   txt   

作者：桂。

时间：2017-05-10  19:17:32

链接：http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6832219.html 

一、环境

• python3.5
• Win8.1,64位

二、Wavenet安装

Wavenet安装环境：

• Tensorflow:1.0.1以上版本，查看自己的版本：

• librosa工具包:用来读写audio文件，之前已经安装;

有了上面的条件，

• 在Github上下载Wavenet工具包，关于Wavenet工具包，也有学者提出了Fast wavenet
• 用于Wavenet训练的语料库CSTR VCTK Corpus 

 将tensorflow-wavenet文件夹放在：\Anaconda3\Lib\文件夹下，cd到对应路径并运行：

pip install -r requirements.txt

　　安装tensorflow-wavenet完毕：

下载VCTK数据库，并解压：

python切换到指定路径下，输入：

python train.py --help

　　可以查看函数具体用法：

VCTK/wav48/中不同文件夹的音频信息：

将VCTK/wav48/的部分音频复制，形成一个用于训练的wav文件夹：

并修改train.py对应指令：

运行train.py报错：

 stackoverflow给出了解答：

按照这个说法，新建logdir:

并修改train.py的代码：

训练过程中有许多warning的提示，意思是音频基本都是寂静音，因此进行忽略：

原程序中：SILENCE_THRESHOLD = 0.3，这里参考stackoverflow的说法：

将SILENCE_THRESHOLD设定为0.1，可以看到虽然还有部分是warninig，但已经可以training了：

 同样，generate.py的路径也修改一下：

generate.py的结果有点像噪声，可能操作有问题，记录在此：

打算后面学习Wavenet，Wavenet的更多内容参考Github.

涉及到的概念较多，后面打算学习一些Tensorflow的知识并系统学习深度神经网络的相关知识。

Wavenet运行

标签：sha   lib   strong   editor   wav   idt   解压   require   txt   

原文地址：http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6832219.html