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实时语音克隆 - 中文/普通话
🌍 中文 支持普通话并使用多种中文数据集进行测试：aidatatang_200zh, magicdata, aishell3, biaobei, MozillaCommonVoice, data_aishell 等 🤩 PyTorch 适用于 pytorch，已在 1.9.0 版本（最新于 2021 年 8 月）中测试，GPU Tesla T4 和 GTX 2060 🌍 Windows + Linux 可在 Windows 操作系统和 linux 操作系统中运行（苹果系统M1版也有社区成功运行案例） 🤩 Easy & Awesome 仅需下载或新训练合成器（synthesizer）就有良好效果，复用预训练的编码器/声码器，或实时的HiFi-GAN作为vocoder 🌍 Webserver Ready 可伺服你的训练结果，供远程调用 开始 1. 安装要求 1.1 通用配置按照原始存储库测试您是否已准备好所有环境。 运行工具箱(demo_toolbox.py)需要 Python 3.7 或更高版本 。 安装 PyTorch。如果在用 pip 方式安装的时候出现 ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement torch==1.9.0+cu102 (from versions: 0.1.2, 0.1.2.post1, 0.1.2.post2) 这个错误可能是 python 版本过低，3.9 可以安装成功 安装 ffmpeg。 运行pip install -r requirements.txt 来安装剩余的必要包。 安装 webrtcvad pip install webrtcvad-wheels。或者 用conda 或者 mamba 安装依赖 conda env create -n env_name -f env.yml mamba env create -n env_name -f env.yml 会创建新环境安装必须的依赖. 之后用 conda activate env_name 切换环境就完成了. env.yml只包含了运行时必要的依赖，暂时不包括monotonic-align，如果想要装GPU版本的pytorch可以查看官网教程。 1.2 M1芯片Mac环境配置（Inference Time)以下环境按x86-64搭建，使用原生的demo_toolbox.py，可作为在不改代码情况下快速使用的workaround。 如需使用M1芯片训练，因demo_toolbox.py依赖的PyQt5不支持M1，则应按需修改代码，或者尝试使用web.py。 安装PyQt5，参考这个链接 用Rosetta打开Terminal，参考这个链接 用系统Python创建项目虚拟环境 /usr/bin/python3 -m venv /PathToMockingBird/venv source /PathToMockingBird/venv/bin/activate 升级pip并安装PyQt5 pip install --upgrade pip pip install pyqt5安装pyworld和ctc-segmentation 这里两个文件直接pip install的时候找不到wheel，尝试从c里build时找不到Python.h报错 安装pyworld brew install python 通过brew安装python时会自动安装Python.h export CPLUS_INCLUDE_PATH=/opt/homebrew/Frameworks/Python.framework/Headers 对于M1，brew安装Python.h到上述路径。把路径添加到环境变量里 pip install pyworld安装ctc-segmentation 因上述方法没有成功，选择从github clone源码手动编译 git clone https://github.com/lumaku/ctc-segmentation.git 克隆到任意位置 cd ctc-segmentation source /PathToMockingBird/venv/bin/activate 假设一开始未开启，打开MockingBird项目的虚拟环境 cythonize -3 ctc_segmentation/ctc_segmentation_dyn.pyx /usr/bin/arch -x86_64 python setup.py build 要注意明确用x86-64架构编译 /usr/bin/arch -x86_64 python setup.py install --optimize=1 --skip-build用x86-64架构安装安装其他依赖 /usr/bin/arch -x86_64 pip install torch torchvision torchaudio 这里用pip安装PyTorch，明确架构是x86 pip install ffmpeg 安装ffmpeg pip install -r requirements.txt运行 参考这个链接 ，让项目跑在x86架构环境上 vim /PathToMockingBird/venv/bin/pythonM1 写入以下代码 #!/usr/bin/env zsh mydir=${0:a:h} /usr/bin/arch -x86_64 $mydir/python "$@" chmod +x pythonM1 设为可执行文件 如果使用PyCharm，则把Interpreter指向pythonM1，否则也可命令行运行/PathToMockingBird/venv/bin/pythonM1 demo_toolbox.py 2. 准备预训练模型考虑训练您自己专属的模型或者下载社区他人训练好的模型: 近期创建了知乎专题 将不定期更新炼丹小技巧or心得，也欢迎提问 2.1 使用数据集自己训练encoder模型 (可选) 进行音频和梅尔频谱图预处理： python encoder_preprocess.py 使用-d {dataset} 指定数据集，支持 librispeech_other，voxceleb1，aidatatang_200zh，使用逗号分割处理多数据集。 训练encoder: python encoder_train.py my_run /SV2TTS/encoder训练encoder使用了visdom。你可以加上-no_visdom禁用visdom，但是有可视化会更好。在单独的命令行/进程中运行"visdom"来启动visdom服务器。 2.2 使用数据集自己训练合成器模型（与2.3二选一） 下载 数据集并解压：确保您可以访问 train 文件夹中的所有音频文件（如.wav） 进行音频和梅尔频谱图预处理： python pre.py -d {dataset} -n {number} 可传入参数： -d {dataset} 指定数据集，支持 aidatatang_200zh, magicdata, aishell3, data_aishell, 不传默认为aidatatang_200zh -n {number} 指定并行数，CPU 11770k + 32GB实测10没有问题假如你下载的 aidatatang_200zh文件放在D盘，train文件路径为 D:\data\aidatatang_200zh\corpus\train , 你的datasets_root就是 D:\data\ 训练合成器： python ./control/cli/synthesizer_train.py mandarin /SV2TTS/synthesizer 当您在训练文件夹 synthesizer/saved_models/ 中看到注意线显示和损失满足您的需要时，请转到启动程序一步。 2.3使用社区预先训练好的合成器（与2.2二选一）当实在没有设备或者不想慢慢调试，可以使用社区贡献的模型(欢迎持续分享): 作者 下载链接 效果预览 信息 作者 https://pan.baidu.com/s/1iONvRxmkI-t1nHqxKytY3g 百度盘链接 4j5d 75k steps 用3个开源数据集混合训练 作者 https://pan.baidu.com/s/1fMh9IlgKJlL2PIiRTYDUvw 百度盘链接 提取码：om7f 25k steps 用3个开源数据集混合训练, 切换到tag v0.0.1使用 @FawenYo https://yisiou-my.sharepoint.com/:u:/g/personal/lawrence_cheng_fawenyo_onmicrosoft_com/EWFWDHzee-NNg9TWdKckCc4BC7bK2j9cCbOWn0-_tK0nOg?e=n0gGgC input output 200k steps 台湾口音需切换到tag v0.0.1使用 @miven https://pan.baidu.com/s/1PI-hM3sn5wbeChRryX-RCQ 提取码：2021 https://www.bilibili.com/video/BV1uh411B7AD/ 150k steps 注意：根据issue修复 并切换到tag v0.0.1使用 2.4训练声码器 (可选)对效果影响不大，已经预置3款，如果希望自己训练可以参考以下命令。 预处理数据: python vocoder_preprocess.py -m替换为你的数据集目录，替换为一个你最好的synthesizer模型目录，例如 sythensizer\saved_models\xxx 训练wavernn声码器: python ./control/cli/vocoder_train.py替换为你想要的标识，同一标识再次训练时会延续原模型 训练hifigan声码器: python ./control/cli/vocoder_train.py hifigan替换为你想要的标识，同一标识再次训练时会延续原模型 训练fregan声码器: python ./control/cli/vocoder_train.py --config config.json fregan替换为你想要的标识，同一标识再次训练时会延续原模型 将GAN声码器的训练切换为多GPU模式：修改GAN文件夹下.json文件中的"num_gpus"参数 3. 启动程序或工具箱您可以尝试使用以下命令： 3.1 启动Web程序（v2）：python web.py 运行成功后在浏览器打开地址, 默认为 http://localhost:8080 仅支持手动新录音（16khz）, 不支持超过4MB的录音，最佳长度在5~15秒 3.2 启动工具箱：python demo_toolbox.py -d 请指定一个可用的数据集文件路径，如果有支持的数据集则会自动加载供调试，也同时会作为手动录制音频的存储目录。 
4. 番外：语音转换Voice Conversion(PPG based)
想像柯南拿着变声器然后发出毛利小五郎的声音吗？本项目现基于PPG-VC，引入额外两个模块（PPG extractor + PPG2Mel）, 可以实现变声功能。（文档不全，尤其是训练部分，正在努力补充中） 4.0 准备环境 确保项目以上环境已经安装ok，运行pip install espnet 来安装剩余的必要包。 下载以下模型 链接：https://pan.baidu.com/s/1bl_x_DHJSAUyN2fma-Q_Wg 提取码：gh41 24K采样率专用的vocoder（hifigan）到 vocoder\saved_models\xxx 预训练的ppg特征encoder(ppg_extractor)到 ppg_extractor\saved_models\xxx 预训练的PPG2Mel到 ppg2mel\saved_models\xxx 4.1 使用数据集自己训练PPG2Mel模型 (可选) 下载aidatatang_200zh数据集并解压：确保您可以访问 train 文件夹中的所有音频文件（如.wav） 进行音频和梅尔频谱图预处理： python ./control/cli/pre4ppg.py -d {dataset} -n {number} 可传入参数： -d {dataset} 指定数据集，支持 aidatatang_200zh, 不传默认为aidatatang_200zh -n {number} 指定并行数，CPU 11700k在8的情况下，需要运行12到18小时！待优化假如你下载的 aidatatang_200zh文件放在D盘，train文件路径为 D:\data\aidatatang_200zh\corpus\train , 你的datasets_root就是 D:\data\ 训练合成器, 注意在上一步先下载好ppg2mel.yaml, 修改里面的地址指向预训练好的文件夹： python ./control/cli/ppg2mel_train.py --config .\ppg2mel\saved_models\ppg2mel.yaml --oneshotvc 如果想要继续上一次的训练，可以通过--load .\ppg2mel\saved_models\ 参数指定一个预训练模型文件。 4.2 启动工具箱VC模式您可以尝试使用以下命令： python demo_toolbox.py -vc -d 请指定一个可用的数据集文件路径，如果有支持的数据集则会自动加载供调试，也同时会作为手动录制音频的存储目录。 
引用及论文
该库一开始从仅支持英语的Real-Time-Voice-Cloning 分叉出来的，鸣谢作者。 URL Designation 标题 实现源码 1803.09017 GlobalStyleToken (synthesizer) Style Tokens: Unsupervised Style Modeling, Control and Transfer in End-to-End Speech Synthesis 本代码库 2010.05646 HiFi-GAN (vocoder) Generative Adversarial Networks for Efficient and High Fidelity Speech Synthesis 本代码库 2106.02297 Fre-GAN (vocoder) Fre-GAN: Adversarial Frequency-consistent Audio Synthesis 本代码库 1806.04558 SV2TTS Transfer Learning from Speaker Verification to Multispeaker Text-To-Speech Synthesis 本代码库 1802.08435 WaveRNN (vocoder) Efficient Neural Audio Synthesis fatchord/WaveRNN 1703.10135 Tacotron (synthesizer) Tacotron: Towards End-to-End Speech Synthesis fatchord/WaveRNN 1710.10467 GE2E (encoder) Generalized End-To-End Loss for Speaker Verification 本代码库 常见问题(FQ&A) 1.数据集在哪里下载? 数据集 OpenSLR地址 其他源 (Google Drive, Baidu网盘等) aidatatang_200zh OpenSLR Google Drive magicdata OpenSLR Google Drive (Dev set) aishell3 OpenSLR Google Drive data_aishell OpenSLR解压 aidatatang_200zh 后，还需将 aidatatang_200zh\corpus\train下的文件全选解压缩 2.是什麼意思?假如数据集路径为 D:\data\aidatatang_200zh，那么 就是 D:\data 3.训练模型显存不足训练合成器时：将 synthesizer/hparams.py中的batch_size参数调小 //调整前 tts_schedule = [(2, 1e-3, 20_000, 12), # Progressive training schedule (2, 5e-4, 40_000, 12), # (r, lr, step, batch_size) (2, 2e-4, 80_000, 12), # (2, 1e-4, 160_000, 12), # r = reduction factor (# of mel frames (2, 3e-5, 320_000, 12), # synthesized for each decoder iteration) (2, 1e-5, 640_000, 12)], # lr = learning rate //调整后 tts_schedule = [(2, 1e-3, 20_000, 8), # Progressive training schedule (2, 5e-4, 40_000, 8), # (r, lr, step, batch_size) (2, 2e-4, 80_000, 8), # (2, 1e-4, 160_000, 8), # r = reduction factor (# of mel frames (2, 3e-5, 320_000, 8), # synthesized for each decoder iteration) (2, 1e-5, 640_000, 8)], # lr = learning rate声码器-预处理数据集时：将 synthesizer/hparams.py中的batch_size参数调小 //调整前 ### Data Preprocessing max_mel_frames = 900, rescale = True, rescaling_max = 0.9, synthesis_batch_size = 16, # For vocoder preprocessing and inference. //调整后 ### Data Preprocessing max_mel_frames = 900, rescale = True, rescaling_max = 0.9, synthesis_batch_size = 8, # For vocoder preprocessing and inference.声码器-训练声码器时：将 vocoder/wavernn/hparams.py中的batch_size参数调小 //调整前 # Training voc_batch_size = 100 voc_lr = 1e-4 voc_gen_at_checkpoint = 5 voc_pad = 2 //调整后 # Training voc_batch_size = 6 voc_lr = 1e-4 voc_gen_at_checkpoint = 5 voc_pad =2 4.碰到RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for Tacotron: size mismatch for encoder.embedding.weight: copying a param with shape torch.Size([70, 512]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([75, 512]).请参照 issue #37 5.如何改善CPU、GPU占用率?视情况调整batch_size参数来改善 6.发生 页面文件太小，无法完成操作请参考这篇文章，将虚拟内存更改为100G(102400)，例如:文件放置D盘就更改D盘的虚拟内存 7.什么时候算训练完成？首先一定要出现注意力模型，其次是loss足够低，取决于硬件设备和数据集。拿本人的供参考，我的注意力是在 18k 步之后出现的，并且在 50k 步之后损失变得低于 0.4
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