DiffGAN-TTS 项目使用教程

1. 项目目录结构及介绍

DiffGAN-TTS/
├── audio/
├── config/
├── deepspeaker/
├── demo/
├── hifigan/
├── img/
├── lexicon/
├── model/
├── preprocessed_data/
├── preprocessor/
├── text/
├── utils/
├── .gitignore
├── CITATION.cff
├── LICENSE
├── README.md
├── dataset.py
├── evaluate.py
├── prepare_align.py
├── preprocess.py
├── requirements.txt
├── synthesize.py
└── train.py

目录结构介绍

• audio/: 存放音频文件的目录。
• config/: 存放项目配置文件的目录。
• deepspeaker/: 存放与说话人嵌入相关的文件。
• demo/: 存放演示音频样本的目录。
• hifigan/: 存放与 HiFi-GAN 相关的文件。
• img/: 存放图像文件的目录。
• lexicon/: 存放词典文件的目录。
• model/: 存放模型定义和实现文件的目录。
• preprocessed_data/: 存放预处理数据的目录。
• preprocessor/: 存放数据预处理脚本的目录。
• text/: 存放文本处理相关文件的目录。
• utils/: 存放工具函数和辅助脚本的目录。
• .gitignore: Git 忽略文件配置。
• CITATION.cff: 项目引用信息文件。
• LICENSE: 项目许可证文件。
• README.md: 项目介绍和使用说明文件。
• dataset.py: 数据集处理脚本。
• evaluate.py: 模型评估脚本。
• prepare_align.py: 对齐准备脚本。
• preprocess.py: 数据预处理脚本。
• requirements.txt: 项目依赖库列表。
• synthesize.py: 语音合成脚本。
• train.py: 模型训练脚本。

2. 项目启动文件介绍

synthesize.py

synthesize.py 是用于生成语音合成的启动文件。用户可以通过该脚本输入文本并生成相应的语音。

使用示例

python3 synthesize.py --text "你好，世界" --model naive --restore_step 100000 --mode single --dataset LJSpeech

train.py

train.py 是用于训练模型的启动文件。用户可以通过该脚本训练不同类型的模型。

使用示例

python3 train.py --model naive --dataset LJSpeech

3. 项目的配置文件介绍

config/ 目录

config/ 目录下存放了项目的配置文件，这些配置文件定义了模型的超参数、数据路径、训练参数等。

配置文件示例

# config/base.yaml
dataset: LJSpeech
batch_size: 16
learning_rate: 0.0001
num_epochs: 1000

配置文件的使用

在训练或合成语音时，可以通过 --config 参数指定配置文件。

python3 train.py --config config/base.yaml

通过以上配置文件，用户可以灵活地调整模型的训练和合成参数，以适应不同的需求和环境。