tacotron_OOM误差仅在多次训练tacotron模型之后_如何加载压缩检查点文件与火炬到Tacotron2模型 - 腾讯云开发者社区

另外，由于Tacotron是在帧层面上生成语音，所以它大幅度快于样本级自回归方式的模型 1 INTRODUCTION ?.../tacotron） 2 RELATED WORK ?...测试结果如下表显示：Tacotron 的 MOS 分数为 3.82，优于参数系统。...我们提出了Tacotron，一个集成的端到端的生成式TTS模型，它以字符序列作为输入，输出对应的声谱图。...Tacotron是基于帧数据的，因此推断要大大快于样本水平的自回归方法。

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Tacotron2 Inference教程

目录结构本教程实验环境为Google Colab，文件目录结构如下 ALL └── tacotron2 ├── audio_processing.py ├── checkpoint_269000....git命令将tacotron2完整的代码文件下载下来。...此时ALL文件夹里面会多出一个名为tacotron2的文件夹，在这个文件夹里有一个inference.ipynb文件，就是等会要用到的推理部分的代码接着将预训练好的WaveGlow模型保存到waveglow...，将其放到tacotron2文件夹下。...__version__ 然后进入ALL/tacotron2目录 %cd ALL/tacotron2 执行代码前需要确保已经安装了unidecode库 !

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Human Language Processing——Beyond Tacotron

这一次我们会先讲一讲 Tacotron 以外的一些模型。这些模型是基于 Tacotron 的变种。...有的解决它的发音出错问题，有的则在其他方面，如注意力，损失，训练技巧上创新，来让 Tacotron 的表现变得更好。...一个简单做法是把字符和音素一起输入给Tacotron，训练的时候，随机地把某一些词汇用字符来表示，让Tacotron能够根据学到的字符和音素的对应关系来预测未登录词的音素发音。...如果我们能把这些信息提前告诉给 Tacotron，效果可能会更好也有人把 BERT 的嵌入当作是 Tacotron 的输入来做语音合成。...Attention 对于 Tacotron 来说是非常重要的。训练好的 Tacotron，它的注意力权重矩阵可视化出来是一条集中的对角线。

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Tacotron2论文阅读

这篇论文描述了Tacotron 2，一个直接从文本合成语音的神经网络架构。...seq2seq架构，它仅用输入数据训练一个单一的神经网络，Tacotron用于替换语言学和声学特征的生成模块，从而简化了传统语音合成的流水线。...为了最终合成出幅度谱图，Tacotron使用Griffin-Lim算法估计相位，然后施加一个短时傅里叶逆变换。...像Tacotron中一样，卷积层会对输入字符序列的大跨度上下文（例如N-grams）进行建模。...为了在推断时给输出结果带来些变化，概率为0.5的dropout只施加在自回归解码器的Pre-Net上与Tacotron对比，我们的模型使用更简洁的构造模块，在编码器和解码器中不使用Tacotron中的

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Tacotron2运行笔记

项目地址NVIDIA/tacotron2，先clone下来 git clone https://github.com/NVIDIA/tacotron2 配置环境我的实验环境（ubuntu）： python...比方说我将LJSpeech-1.1/放到了tacotron2/目录底下，与tacotron2/train.py同级，那么我的路径就应该改为 ?..../ 然后手动新建一个目录mkdir tacotron2/logs 最后运行如下命令 python -m multiproc train.py --output_directory=outdir --log_directory

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基于Tacotron汉语语音合成的开源实践

2017年初，Google 提出了一种新的端到端的语音合成系统——Tacotron。Tacotron打破了各个传统组件之间的壁垒，使得可以从配对的数据集上，完全随机从头开始训练。...现在，我们有了新方法Tacotron一种端到端的TTS生成模型。...从Tacotron的论文中我们可以看到，Tacotron模型的合成效果是优于要传统方法的。...关于Tacotron的源代码，我们选择了Keith Ito的个人项目，笔者的汉语语音合成正是基于此源码上修改而成，代码在：https://github.com/begeekmyfriend/tacotron...再提醒一遍，我们的tacotron根目录默认是~/tacotron，更改需要改变命令行参数。

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Attention，Tacotron，WaveNet和LPCNet声码器等前沿方法详解

WaveNet合成系统，使用dilated causal convolution技术来增加CNN的receptive field，从而提升了模型建模long dependency的能力；Google提出了Tacotron...Tacotron模型结构技术的更迭越来越快，Attention，Self-Attention，Transformer，Fastspeech及基于Flow/GAN的Neural Vocoder等等新的算法的融合...领悟基于Attention的序列到序列算法的思想，掌握Tacotron模型的细节； 4. 深入了解更适合语音任务的Attention机制及其应用； 5.

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谷歌Tacotron进展：使用文字合成的语音更加自然

特别是，我们去年宣布的Tacotron系统等端到端架构，它们既可以简化语音构建管道，也可以产生听起来很自然的讲话声。...包括Tacotron在内的大多数当前端到端系统都没有明确地对此建模，这意味着它们无法精确控制生成的语音应该如何发音。...我们在Tacotron架构中增加了从人类语音片段（参考音频）计算低维嵌入的韵律编码器。 ? 图的下半部分是原始的Tacotron的seq2seq模型。...这个模型的工作原理是给Tacotron增加一个额外的注意机制，强制它将任何语音片段的韵律嵌入表示为一组固定的基于嵌入的线性组合。...在推理时，我们可以选择或修改符号（tokens）的组合权重，使我们能够强制Tacotron使用特定的讲话风格，而无需参考音频片段。

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谷歌推Tacotron 2，搞定绕口令，效果优于WaveNet

Tacotron 2结合了WaveNet和Tacotron的优势，不需要任何语法知识即可直接输出文本对应的语音。...△ “He has read the whole thing” 超越WaveNet和Tacotron 作为Tacotron 2的基础，WaveNet和Tacotron都是怎样的架构？...△ Tacotron模型架构 Tacotron 2 Tacotron 2由一个循环的序列到序列特征预测网络构成，先将字符嵌入到梅尔刻度（Mel-scale）谱系图中，然后由修正过的WaveNet模型作为...△ Tacotron 2的模型架构/图中下半部分为序列到序列模型，该模型将一系列字母映射到一个声谱图上。...音频示例及相关资料如果对上述测评结果感兴趣，可以移步谷歌Github项目页面获取更多信息： https://google.github.io/tacotron/publications/tacotron2

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谷歌tacotron端到端的文本转语音合成模型实践

虽然谷歌tacotron已经推出了两个版本了，但是本实践主要还是针对第一个实践的。...1、论文原理从其《Tacotron: A Fully End-to-End Text-To-Speech Synthesis Model》论文对应的摘要可以看出：　　一个文本转语音的合成系统通常需要多个处理阶段...该论文提出了 Tacotron——一种端到端的生成式文本转语音模型，可以直接从字符合成语音。通过配对数据集的训练，该模型可以完全从随机初始化从头开始训练。

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笔记·基于Tacotron2与Vits的语音训练过程

提示: 我关于Tacotron2和Vits的知识都是从B站Up主夏夜有轻风编写的文章中学来的，因此本文大部分内容都是从他的专栏中取得，其他是我的一些补充，您可以直接看他的文章：零基础炼丹秘籍 - 为自己喜爱的角色训练...TTS（文字转语音）模型零基础炼丹 - vits版补充 Tacotron2 开始之前 tacotron2是Google在2017年发布的基于PyTorch的TTS神经网络模型。...再补充一点，Tacotron2的教程比较详细，但是模型生成后只能通过Colab的笔记本中生成语音模型，需要GPU，否则得自己搭建环境，而Vits的教程虽然不详细，但是生成后的模型可以通过MoeGoe生成...，像博主这种Torch都识别不出来的GPU都可以生成语音，所以先学习Tacotron2可以让你理解训练过程，如果想要长久玩还是推荐使用Vits。...usp=sharing 第一部分数据集制作的不同训练vits单人模型，数据集制作与tacotron2完全相同。训练vits多人模型，数据集中的语音列表文件略有变化，变化如下。

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使用nemo训练语音合成模型

pip install torchmetrics==0.6.0 pip install nemo_toolkit[all]==1.4.0 pip install ASR-metrics进行语音模型训练tacotron2.../conf中name: Tacotron2sample_rate: 22050# , , will be added by the tacotron2.py scriptlabels...HYDRA_FULL_ERROR=1 \python tacotron2.py train_dataset=训练集的json文件路径 \validation_datasets=测试集的json文件路径.../nemo_experiments/Tacotron2/训练时间/checkpoints/Tacotron2.nemo文件中。...查看训练结果在NVIDIA NGC中下载melgan声码器模型tts_melgan.nemo运行如下代码查看语音结果model = Tacotron2Model.restore_from("模型的路径"

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动态 | Google推出Tacotron 2：结合WaveNet，深度神经网络TTS媲美专业级别

AI 科技评论按：今年3月，Google 提出了一种新的端到端的语音合成系统：Tacotron。...结合在 Tacotron 和 WaveNet 等过去研究思路，我们增加了更多改进，最终实现了我们的新系统 Tacotron 2 。...Tacotron由 Google Brain 团队的 Yuxuan Wang （王雨轩）等人提出。...图为Tacotron最初论文中的模型架构在今年3月提出的模型中，Tacotron 模型取得了 3.82 的平均意见得分（满分5）。...而在新的 Tacotron 模型架构中也看到，主要改进在于输出端增加了 WaveNet MoL，这样可以将 WaveNet 和 Tacotron 的优点各自结合起来，二者的“强强联合”有望促进类似语音识别一样的进步

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业界 | 带有韵律的合成语音：谷歌展示基于Tacotron的新型TTS方法

在最近发表的两篇论文中，谷歌为自己的 Tacotron 系统加入了对韵律学的建模，以帮助人们利用自己的声音进行个性化语音合成。...谷歌 Tacotron 的第一篇论文《Towards End-to-End Prosody Transfer for Expressive Speech Synthesis with Tacotron》...我们加强了附有韵律学编码器的 Tacotron 架构，可以计算人类语音片段（参考音频）中的低维度嵌入。 ? 我们为 Tacotron 增加了一个韵律学编码器。...通过向 Tacotron 多增加一个注意机制，使得它将任何语音片段的韵律嵌入表达为基础嵌入固定集合的线性组合。...%20Prosody%20Transfer%20for%20Expressive%20Speech%20Synthesis%20with%20Tacotron.pdf 在此论文中，我们提出了对 Tacotron

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【NLP】自然语言处理学习笔记（三）语音合成

Tacotron Tacotron是17年提出的端到端的语音合成模型，其中Taco意思是墨西哥鸡肉卷，因为论文作者喜欢tacos，就这么命名。。...第一代Tacotron使用的Vocoder是Griffin-Lim 第二代Tacotron使用的Vocoder是Wavnet Work 下面通过具体的指标来看看Tacotron的效果。...从下图数据中，可以发现Tacotron1代的评分为3.82，还不如其它方法，但在Tacotron2代，它的评分达到了4.526，基本接近了Ground truth的水平。...Beyond Tacotron 在这一节，将讨论Tacotron之外的一些问题。...GST-Tacotron GST-Tacotron方法提供了一个具体的处理方式。

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谷歌发布升级版语音合成系统，直接从字符合成语音

科技改变生活近日，谷歌推出了新的语音合成系统Tacotron 2，这是一种直接从文本中合成语音的神经网络结构，即新型TTS系统，该系统结合了初代Tacotron和Deepmind WaveNet等研究的经验...2017年3月，谷歌推出了一种新的端到端语音合成系统Tacotron。该系统可以接收字符输入并输出相应的原始频谱图，然后将其导入Griffin-Lim重建算法直接生成语音。...谷歌在其论文《Tacotron：一个完全端到端的文本转语音合成模型》中介绍了该TTS系统的工作原理，一个文本转语音的合成系统需要文本分析前端、声学模型和音频合成模块等多个处理阶段，而Tacotron可以直接从字符合成语音...结果显示，Tacotron 2的平均意见得分约为4.53（满分5），明显优于其他模型，即使是真正的人类语音也只能得到4.667的分数。...虽然Tacotron 2取得了很大的进步，但研究人员表示，还有一些难题等待突破，包括复杂单词的发音困难，不能实时生成音频以及无法将人类的情绪加到生成的声音中等。

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谷歌再出黑科技！人工智能模拟的人声和真人几乎难以分辨

（图片来自TechCrunch）关于Tacotron 2，谷歌这次综合了以前研发的Tacotron和WaveNet的思路，并且增加了更多的改进。...这里简单说一下Tacotron和WaveNet—— Tacotron是今年3月Google 提出的一种新的端到端的语音合成系统。...研发团队对Tacotron 2的表现也充满信心，很多听众都表示它的效果都可以拿来跟专业录音媲美了。...最新的Tacotron 2系统旨在进一步进行文本到语音的转换，以获得更自然的计算机生成的语音。...根据报道，Tacotron 2 模型平均意见得分为 4.53（满分5），专业录音平均意见得分为 4.58。

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talkGPT4All 2.5-更多模型以及更加真实的TTS

', 'tts_models/en/ljspeech/tacotron2-DDC', 'tts_models/en/ljspeech/tacotron2-DDC_ph', 'tts_models/en/...ljspeech/glow-tts', 'tts_models/en/ljspeech/speedy-speech', 'tts_models/en/ljspeech/tacotron2-DCA', '.../uk/mai/glow-tts', 'tts_models/uk/mai/vits', 'tts_models/zh-CN/baker/tacotron2-DDC-GST', 'tts_models/...nl/mai/tacotron2-DDC', 'tts_models/nl/css10/vits', 'tts_models/de/thorsten/tacotron2-DCA', 'tts_models.../ja/kokoro/tacotron2-DDC', 'tts_models/tr/common-voice/glow-tts', 'tts_models/it/mai_female/glow-tts'

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谷歌用AI合成语音：真人难以辨别瑕疵

【中关村在线新闻资讯】12月29日消息，谷歌本月推出了一款名为“Tacotron　2”的全新文字转语音系统，它具有惊人的发音准确性，且实际文本阅读效果几乎同真人声音无法区分。...谷歌用AI合成语音（图片来自baidu） “Tacotron　2”其实已经是谷歌的第二代类似技术，它由两个深度神经网络组成。...谷歌的研究人员表示，“Tacotron　2”完全可以准确发音一些非常复杂的单词和人名，并根据标点符号的不同而有所区分，甚至能够完美地讲完一段绕口令。...举例来说，“Tacotron2”会默认在读到大写单词的时候加重语气，也能够处理少量的人为打字错误。...“Tacotron　2”上所谓“语音合成技术”又称文本转语音（TTS）是如今很多移动产品和应用上不可或缺的技术模块，例如语音交互应用、导航、语音控制以及为视力障碍者设计的产品中都需要语音合成技术的支持。

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学界 | 谷歌全端到端语音合成系统Tacotron：直接从字符合成语音

选自arXiv 作者：王雨轩等机器之心编译参与：李泽南、吴攀最近，谷歌科学家王雨轩等人提出了一种新的端到端语音合成系统 Tacotron，该模型可接收字符的输入，输出相应的原始频谱图，然后将其提供给...论文：Tacotron：一个完全端到端的文本转语音合成模型（Tacotron: A Fully End-to-End Text-To-Speech Synthesis Model） ?...此外，由于 Tacotron 是在帧（frame）层面上生成语音，所以它比样本级自回归（sample-level autoregressive）方式快得多。 ? 图 1：模型架构。...由于使用了 r=5 的输出规约（output reduction），Tacotron 的解码器的长度更短。 ?...表2：意见得分测试结果项目 GitHub：https://github.com/google/tacotron 语音合成音频试听：「Tacotron: A Fully End-to-End Text-To-Speech

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