基于Tacotron模型的语音合成实践

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Tacotron模型架构图

（1）   下载tacotron模型的实现到本地，这里是基于GitHub上一个tacotron模型的实现开展研究的，GitHub网址：https://github.com/keithito/tacotron，由于

谷歌没有给出tacotron模型的官方实现，这里给出了tacotron模型的非官方实现;

1)    研究是在linux下开展的，由于源码较多，只展示tacotron模型源码的基本结构如下：

2)   安装一些依赖项：

① 安装Python 3。

② 安装最新版本的TensorFlow。

③ 安装此模型的一些要求：pip install -r requirements.txt

   requirements.txt 文件：

安装过程：

（2）     基于预先训练好的模型来进行语音和成： 

1)   下载并解压缩模型： 

curl http://data.keithito.com/data/speech/tacotron-20180906.tar.gz | tar xzC /tmp

2)   运行服务器，基于端口（9000）

python3 demo_server.py --checkpoint /tmp/tacotron-20180906/model.ckpt

3)    将浏览器指向localhost：9000，即可输入要合成的内容，并输出合成的音频

合成中：

合成完毕：

（3）     使用其他数据，训练，合成语音

1)   下载语音数据集，我们尝试下载了一些数据集，如LJ Speech（LJ语音数据集）；

2)   将数据集解压缩到 ai/tacotron（ai是我电脑下的一个目录）

解压缩后，对于LJ语音，对应的树如下所示：

  tacotron

  |- LJSpeech-1.1

      |- metadata.csv

      |- wavs

3)   预处理数据：

     python3 preprocess.py --dataset ljspeech

4)   训练模型

     python3 train.py

5)   从检查点合成

     python3 demo_server.py –checkpoint ~/tacotron/logs-tacotron /model .ckpt-185000

可将“185000”替换为要使用的检查点编号，然后打开浏览器localhost:9000并键入您要说的内容，即可合成。

在使用其他数据集来训练和合成的时候，经常由于不知道参数的意义、如何设置，机器太慢，导致花了很长时间都没有效果，这一块没有做出理想的效果。

基于Tacotron模型的语音合成实践

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原文地址：https://www.cnblogs.com/xiaoxb17/p/12088478.html