Auto Byte

专注未来出行及智能汽车科技

微信扫一扫获取更多资讯

Science AI

关注人工智能与其他前沿技术、基础学科的交叉研究与融合发展

微信扫一扫获取更多资讯

我用飞桨Parakeet仅六步实现了一个语音合成模型

【飞桨开发者说】顾茜,PPDE飞桨开发者技术专家,烟草行业开发工程师,毕业于厦门大学数学科学学院,研究方向为:人工智能在烟草行业的应用。

该项目使用WaveFlow(Github地址:https://github.com/PaddlePaddle/Parakeet/blob/develop/examples/waveflow/train.py)作为语音合成模型示例任务,并结合Transformer TTS验证语音合成效果。

Parakeet是飞桨近期上新的语音合成套件,用于实现端到端的语音合成。如果您使用过各类读书app或者某些浏览器、插件的朗读功能,这些都是典型的TTS(Text To Speech)场景。本项目将使用WaveFlow语音合成模型完成相关任务,并结合Transformer TTS验证语音合成效果。

WaveFlow模型介绍

WaveFlow来自百度研究院的论文WaveFlow: A Compact Flow-based Model for Raw Audio,飞桨复现了该语音合成模型。根据官网介绍,模型只有5.9M参数量,比经典的WaveGlow语音合成模型小了15倍,同时语音合成效果也非常好。WaveFlow和WaveGlow都是基于流的生成模型,它们和GAN都属于生成模型家族。

需要注意的是,WaveFlow是个vocoder(声码器,一种将声学参数转换成语音波形的工具),不能直接实现文字转语音,需要与Parakeet库中的TTS模型DeepVoice 3、Transformer TTS或FastSpeech模型结合,实现文字转语音的语音合成

关于模型的详细介绍请参考:

  • WaveFlow论文地址:
    https://arxiv.org/abs/1912.01219
  • WaveFlow: A Compact Flow-Based Model for Raw Audio:
    http://research.baidu.com/Blog/index-view?id=139
  • 参考资料:理解基于流的生成模型
  • WaveGlow: a Flow-based Generative Network for Speech Synthesis:
    https://github.com/NVIDIA/waveglow

Transformer TTS

文字转语音模型

Parakeet使用飞桨核心框架的动态图方式复现了Transformer TTS文字转语音模型,根据论文Neural Speech Synthesis with Transformer Network实现了基于Transformer的语音合成系统。

在这篇论文中,作者把Transformer和Tacotron2融合,形成了TransformerTTS。

"模型的主体还是Original Transformer,只是在输入阶段和输出阶段为了配合语音数据的特性做了改变。首先是Encoder的Input阶段,先将text逐字符转化为编号,方便Embedding,然后进入Encoder PreNet,这层网络由一个Embedding layer和三层卷积层构成,转化为512维的向量后,进入Transformer Encoder。

其次是Transformer的Decoder部分,分为Input和Output。Input通过一个PreNet,将80维的梅尔声谱图转化为512维向量,这里的PreNet是一个三层的全连接网络(个人认为论文中应当解释一下为什么Encoder的PreNet是用卷积设计的,而Decoder的PreNet由全连接网络就可以解决问题);Output部分与Tacotron2的设计完全一致。"

——摘自:基于Transformer的语音合成系统

Parakeet库中Transformer TTS支持两种vocoder,分别是Griffin-Lim algorithm和WaveFlow。WaveFlow属于基于深度神经网络的声码器,而Griffin-Lim是在仅知幅度谱、不知道相位谱的条件下重建语音的算法,属于经典声码器,算法简单,高效,但是合成的声音比较颤抖,机器感较强。

关于模型和声码器的详细介绍请参考:

  • Transformer TTS论文地址:

https://arxiv.org/abs/1809.08895

  • 基于Transformer的语音合成系统:

https://zhuanlan.zhihu.com/p/66931179

  • Griffin-lim算法:

https://blog.csdn.net/CSDN_71560364126/article/details/103968034

数据集介绍

本文实验中将会使用LJ Speech语音数据集。这个数据集由13100句短语音组成,时长共计24小时。所有语音由同一名说话人录制,录制设备是Macbook Pro的内建麦克风,采样率为22050Hz。LJSpeech数据集的地址:

https://keithito.com/LJ-Speech-Dataset/。

开发基于Parakeet的

语音合成模型方法

下面咱们开始基于AI Studio开发基于Parakeet的语音合成模型。由于AI Studio上是Notebook的环境,所以在运行cd命令的时候前面需要加上百分号,而运行其它shell命令的时候,前面需要加上叹号。

第一步:下载Parakeet模型库

和PaddleDetection不同,目前Parakeet模型库目前文件还是比较少的,因此尽管在Gitee上没有镜像,直接去Github上拉取不需要花太长时间(一般也不会中断)。

!git clone https://github.com/PaddlePaddle/Parakeet

第二步:安装依赖库

安装 libsndfile1:

在Ubuntu上安装libsndfile1库。以Ubuntu操作系统为例,一定要装有libsndfile1这个开源声音文件格式处理库。libsndfile1库在其他平台上包名可能不同,比如在 centos 上包名为 libsndfile,可以用“sudo yum install libsndfile”安装。目前AI Studio已经内置了该处理库,无需额外安装。

!sudo apt-get install libsndfile1

安装 PaddlePaddle:

在AI Studio上,用户在创建项目过程中可以选择PaddlePaddle1.8.0环境,在该环境上WaveFlow可以正常训练。

安装 Parakeet:

!git clone https://github.com/PaddlePaddle/Parakeet %cd Parakeet !pip install -e .

安装 nltk中的美国英语CMU发音词典

import nltk nltk.download("punkt") nltk.download("cmudict")

在Notebook环境都比较简单,照做就行。如果执行nltk.download()时出现网络不通的报错,可以参考如下链接解决:

https://www.cnblogs.com/webRobot/p/6065831.html

第三步:准备数据集和预训练模型

Parakeet项目提供了WaveFlow模型在64, 96和128隐藏层大小(比如 128 则意味着每个隐藏层的大小是 128)下的预训练模型。本文将使用隐藏层大小为128的模型。

!mkdir examples/waveflow/data !tar xjvf /home/aistudio/data/data35036/LJSpeech.tar.bz2 -C examples/waveflow/data/ !unzip /home/aistudio/data/data45064/waveflow_128.zip -d  examples/waveflow/

第四步:环境配置和YAML文件准备

1. 执行“export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0”指定GPU

2.根据个人的任务需要修改配置文件。配置文件的位置在

Parakeet/examples/waveflow/configs/waveflow_ljspeech.yaml。读者可以根据需要改动一些超参数,例如使用预训练模型、调整learning_rate、batch_size等。

第五步:开始训练

执行如下命令调用train.py脚本启动训练。

!cd examples/waveflow /home/aistudio/Parakeet/examples/waveflow !python train.py \     --config=./waveflow_res128_ljspeech_ckpt_1.0/waveflow_ljspeech.yaml \     --root=./data/LJSpeech-1.1 \     --name=finetune \     --checkpoint=./waveflow_res128_ljspeech_ckpt_1.0/step-2000000 \     --batch_size=8 \     --use_gpu=true

查看评估指标:

1. Train-Loss 训练集上loss变化趋势:

2. Valid-Avg-Loss 验证集上loss变化趋势:


3. Valid-7th-Flow-Log_s 模型中的第7个流生成的log scale:


第六步:使用Transformer TTS + WaveFlow实现文字转语音(TTS)

在Parakeet模型库中,Deep Voice 3、Transformer TTS或FastSpeech是TTS模型,下面演示如何使用训练好的WaveFlow模型权重作为声码器,通过Transformer TTS实现文字转语音。

Transformer TTS的训练过程与WaveFlow非常类似,本文直接使用Parakeet项目中提供的预训练模型演示效果,使用时需要同时配置Transformer TTS和WaveFlow的预训练模型权重

在Transformer TTS的示例中,最终会将下面这段文字转为语音:

“Life was like a box of chocolates, you never know what you're gonna get.”

也可以修改

Parakeet/examples/transformer_tts/synthesis.py文件中synthesis()方法的输入,合成我们想要的其它英文,比如Hello world!

if __name__ == '__main__':     parser = argparse.ArgumentParser(description="Synthesis model")     add_config_options_to_parser(parser)     args = parser.parse_args()     # Print the whole config setting.     pprint(vars(args))     synthesis(         "Hello world!",         args)

切换目录到TransformerTTS示例

!cd /home/aistudio/Parakeet/examples/transformer_tts

下载并解压Transformer TTS预训练模型

!wget https://paddlespeech.bj.bcebos.com/Parakeet/transformer_tts_ljspeech_ckpt_1.0.zip !unzip transformer_tts_ljspeech_ckpt_1.0.zip -d transformer_tts_ljspeech_ckpt_1.0/ !python synthesis.py \     --use_gpu=1 \     --output='./synthesis' \     --config='transformer_tts_ljspeech_ckpt_1.0/ljspeech.yaml' \     --checkpoint_transformer='./transformer_tts_ljspeech_ckpt_1.0/step-120000' \     --vocoder='waveflow' \     --config_vocoder='../waveflow/waveflow_res128_ljspeech_ckpt_1.0/waveflow_ljspeech.yaml' \     --checkpoint_vocoder='../waveflow/runs/waveflow/finetune/checkpoint/step-2010000'

{'checkpoint_transformer': './transformer_tts_ljspeech_ckpt_1.0/step-120000', 'checkpoint_vocoder': '../waveflow/runs/waveflow/finetune/checkpoint/step-2010000', 'config': 'transformer_tts_ljspeech_ckpt_1.0/ljspeech.yaml', 'config_vocoder': '../waveflow/waveflow_res128_ljspeech_ckpt_1.0/waveflow_ljspeech.yaml', 'max_len': 1000, 'output': './synthesis', 'stop_threshold': 0.5, 'use_gpu': 1, 'vocoder': 'waveflow'} [checkpoint] Rank 0: loaded model from ./transformer_tts_ljspeech_ckpt_1.0/step-120000.pdparams [checkpoint] Rank 0: loaded model from ../waveflow/runs/waveflow/finetune/checkpoint/step-2010000.pdparams Synthesis completed !!!

使用如下代码即可在Notebook中试听音频效果:

import IPython IPython.display.Audio('./synthesis/samples/waveflow.wav')

后续将会给大家带来手把手教你用飞桨与Parakeet实现自动“读”论文,敬请期待。

完整项目包括项目代码、文字文件等均公开在AIStudio上,欢迎Fork:

https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/639029

如在使用过程中有问题,可加入飞桨官方QQ群进行交流:1108045677。

如果您想详细了解更多飞桨的相关内容,请参阅以下文档。

·飞桨官网地址·

https://www.paddlepaddle.org.cn/

·飞桨开源框架项目地址·

GitHub: 

https://github.com/PaddlePaddle/Paddle 

Gitee: 

https://gitee.com/paddlepaddle/Paddle


飞桨PaddlePaddle
飞桨PaddlePaddle

飞桨(PaddlePaddle)是中国首个自主研发、功能完备、开源开放的产业级深度学习平台。

https://www.paddlepaddle.org
专栏二维码
工程飞桨Parakeet语音合成
相关数据
权重技术

线性模型中特征的系数,或深度网络中的边。训练线性模型的目标是确定每个特征的理想权重。如果权重为 0,则相应的特征对模型来说没有任何贡献。

人工智能技术

在学术研究领域,人工智能通常指能够感知周围环境并采取行动以实现最优的可能结果的智能体(intelligent agent)

参数技术

在数学和统计学裡,参数(英语:parameter)是使用通用变量来建立函数和变量之间关系(当这种关系很难用方程来阐述时)的一个数量。

超参数技术

在机器学习中,超参数是在学习过程开始之前设置其值的参数。 相反,其他参数的值是通过训练得出的。 不同的模型训练算法需要不同的超参数,一些简单的算法(如普通最小二乘回归)不需要。 给定这些超参数,训练算法从数据中学习参数。相同种类的机器学习模型可能需要不同的超参数来适应不同的数据模式,并且必须对其进行调整以便模型能够最优地解决机器学习问题。 在实际应用中一般需要对超参数进行优化,以找到一个超参数元组(tuple),由这些超参数元组形成一个最优化模型,该模型可以将在给定的独立数据上预定义的损失函数最小化。

语音合成技术

语音合成,又称文语转换(Text to Speech)技术,是将人类语音用人工的方式所产生,能将任意文字信息实时转化为标准流畅的语音朗读出来,相当于给机器装上了人工嘴巴。它涉及声学、语言学、数字信号处理、计算机科学等多个学科技术,是信息处理领域的一项前沿技术,解决的主要问题就是如何将文字信息转化为可听的声音信息,也即让机器像人一样开口说话。

验证集技术

验证数据集是用于调整分类器超参数(即模型结构)的一组数据集,它有时也被称为开发集(dev set)。

操作系统技术

操作系统(英语:operating system,缩写作 OS)是管理计算机硬件与软件资源的计算机程序,同时也是计算机系统的内核与基石。操作系统需要处理如管理与配置内存、决定系统资源供需的优先次序、控制输入与输出设备、操作网络与管理文件系统等基本事务。操作系统也提供一个让用户与系统交互的操作界面。

生成模型技术

在概率统计理论中, 生成模型是指能够随机生成观测数据的模型,尤其是在给定某些隐含参数的条件下。 它给观测值和标注数据序列指定一个联合概率分布。 在机器学习中,生成模型可以用来直接对数据建模(例如根据某个变量的概率密度函数进行数据采样),也可以用来建立变量间的条件概率分布。

深度神经网络技术

深度神经网络(DNN)是深度学习的一种框架,它是一种具备至少一个隐层的神经网络。与浅层神经网络类似,深度神经网络也能够为复杂非线性系统提供建模,但多出的层次为模型提供了更高的抽象层次,因而提高了模型的能力。

百度智能云机构

百度是全球最大的中文搜索引擎,是一家互联网综合信息服务公司,更是全球领先的人工智能平台型公司。2000年1月1日创立于中关村,公司创始人李彦宏拥有“超链分析”技术专利,也使中国成为美国、俄罗斯、和韩国之外,全球仅有的4个拥有搜索引擎核心技术的国家之一。

http://www.baidu.com
暂无评论
暂无评论~