MockingBird/README-CN.md

实时语音克隆 - 中文/普通话

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特性

🌍 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 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

1. 安装要求

按照原始存储库测试您是否已准备好所有环境。 Python 3.7 或更高版本 需要运行工具箱。

• 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。

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合成器模型（与2.2二选一）

• 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 <datasets_root> 可以传入参数 --dataset {dataset} 支持 aidatatang_200zh, magicdata, aishell3

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 synthesizer_train.py mandarin <datasets_root>/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。

2.2使用社区预先训练好的合成器（与2.1二选一）

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/1VHSKIbxXQejtxi2at9IrpA 百度盘链接 提取码：i183		200k steps 只用aidatatang_200zh
@FawenYo	https://drive.google.com/file/d/1H-YGOUHpmqKxJ9FRc6vAjPuqQki24UbC/view?usp=sharing 百度盘链接 提取码：1024	input output	200k steps 台湾口音
@miven	https://pan.baidu.com/s/1PI-hM3sn5wbeChRryX-RCQ 提取码：2021	https://www.bilibili.com/video/BV1uh411B7AD/	150k steps 旧版需根据issue修复

2.3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 <datasets_root> -m <synthesizer_model_path>

<datasets_root>替换为你的数据集目录，<synthesizer_model_path>替换为一个你最好的synthesizer模型目录，例如 sythensizer\saved_mode\xxx

• 训练wavernn声码器: python vocoder_train.py <trainid> <datasets_root>

<trainid>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 vocoder_train.py <trainid> <datasets_root> hifigan

<trainid>替换为你想要的标识，同一标识再次训练时会延续原模型

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：

python web.py 运行成功后在浏览器打开地址, 默认为 http://localhost:8080

注：目前界面比较buggy,

• 第一次点击录制要等待几秒浏览器正常启动录音，否则会有重音
• 录制结束不要再点录制而是停止
• 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
• 默认使用第一个找到的模型，有动手能力的可以看代码修改 web\__init__.py。

3.2 启动工具箱：

python demo_toolbox.py -d <datasets_root>

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。

文件结构（目标读者：开发者）

├─archived_untest_files 废弃文件
├─encoder encoder模型
│  ├─data_objects
│  └─saved_models 预训练好的模型
├─samples 样例语音
├─synthesizer  synthesizer模型
│  ├─models
│  ├─saved_models 预训练好的模型
│  └─utils 工具类库
├─toolbox 图形化工具箱
├─utils 工具类库
├─vocoder  vocoder模型（目前包含hifi-gan、wavrnn）
│  ├─hifigan
│  ├─saved_models 预训练好的模型
│  └─wavernn
└─web
    ├─api
    │  └─Web端接口
    ├─config
    │  └─ Web端配置文件
    ├─static 前端静态脚本
    │  └─js 
    ├─templates 前端模板
    └─__init__.py Web端入口文件

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
2010.05646	HiFi-GAN (vocoder)	Generative Adversarial Networks for Efficient and High Fidelity Speech Synthesis	本代码库
1806.04558	SV2TTS	Transfer Learning from Speaker Verification to Multispeaker Text-To-Speech Synthesis	This repo
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

常見問題(FQ&A)

1.數據集哪裡下載?

aidatatang_200zh、magicdata、aishell3

解壓 aidatatang_200zh 後，還需將 aidatatang_200zh\corpus\train下的檔案全選解壓縮

2.<datasets_root>是什麼意思?

假如數據集路徑為 D:\data\aidatatang_200zh，那麼 <datasets_root>就是 D:\data

3.訓練模型顯存不足

訓練合成器時：將 synthesizer/hparams.py中的batch_size參數調小

//調整前
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
//調整後
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

聲碼器-預處理數據集時：將 synthesizer/hparams.py中的batch_size參數調小

//調整前
### Data Preprocessing
        max_mel_frames = 900,
        rescale = True,
        rescaling_max = 0.9,
        synthesis_batch_size = 16,                  # For vocoder preprocessing and inference.
//調整後
### Data Preprocessing
        max_mel_frames = 900,
        rescale = True,
        rescaling_max = 0.9,
        synthesis_batch_size = 8,                  # For vocoder preprocessing and inference.

聲碼器-訓練聲碼器時：將 vocoder/wavernn/hparams.py中的batch_size參數調小

//調整前
# Training
voc_batch_size = 100
voc_lr = 1e-4
voc_gen_at_checkpoint = 5
voc_pad = 2

//調整後
# 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]).

請參照 issue #37

5.如何改善CPU、GPU佔用率?

適情況調整batch_size參數來改善

6.發生 頁面文件太小，無法完成操作

請參考這篇文章，將虛擬內存更改為100G(102400)，例如:档案放置D槽就更改D槽的虚拟内存

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