【源码】基于PyTorch和Transformer的语音转换系统

项目简介

本项目名为vc - lm，是一个基于PyTorch和Transformer架构的语音转换系统。它借助先进的Transformer语言模型和自监督学习方法，可将任意人的音色转换为成千上万种不同的音色，在音频处理领域表现出强大能力。

项目的主要特性和功能

1. 支持大规模音色转换，可将任意人的音色转换为多种不同音色。
2. 采用两阶段模型，即AR模型（自回归模型）和NAR模型（非自回归模型），分别处理音频不同层次。
3. 训练阶段运用自监督学习方法，源音频和目标音频相同，提升模型泛化能力。
4. 支持自定义数据集构建，能处理和生成大规模音频数据集。
5. 提供完整的模型训练和推理流程，涵盖从数据准备到模型部署的全流程。
6. 支持加载预训练模型并进行微调，以适应特定音色转换任务。

安装使用步骤

1. 环境准备

确保已安装以下依赖： - Python 3.7+ - PyTorch 1.7+ - torchaudio - transformers - webdataset - fire - tqdm

2. 进入项目目录

bash cd vc-lm

3. 数据准备

构建数据集： bash python tools/construct_dataset.py --input_dir /path/to/input_audio --output_dir /path/to/output_dataset

4. 模型训练

训练AR模型： bash bash ./sh/train_ar_model.sh 训练NAR模型： bash bash ./sh/train_nar_model.sh

5. 模型推理

使用训练好的模型进行推理： ```python from vc_lm.vc_engine import VCEngine

engine = VCEngine('/path/to/ar.ckpt', '/path/to/nar.ckpt', '/path/to/ar_model.json', '/path/to/nar_model.json') output_wav = engine.process_audio(content_wav, style_wav, max_style_len=3, use_ar=True) ```

6. 模型微调

在特定数据集上微调模型： bash bash ./sh/train_finetune_ar_model.sh bash ./sh/train_finetune_nar_model.sh

7. 结果展示

项目提供了多个样例音频展示，可以通过以下链接试听： - 输入音频 - 输出音频1 - 输出音频2 - 输出音频3 - 输出音频4 - 输出音频5

下载地址

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