【源码】基于深度学习框架的语音复刻项目暑期实践声音复刻

项目简介

本项目是基于深度学习技术的语音复刻项目，通过复现文章《Cloning one's voice using very limited data in the wild》中的方法来实现声音复刻功能。此仓库为其中的 bottleneck2mel 部分。

项目的主要特性和功能

1. 音频特征提取：利用 wav2vec2 模型进行音频特征提取。
2. 特征转换：借助 Bottleneck2Mel 模型把音频的瓶颈特征转换为 Mel 频谱。
3. 模型选择：支持使用不同的预训练模型开展音频复刻。
4. 训练与推断：提供训练和推断脚本，便于用户进行模型训练和音频处理。

安装使用步骤

安装依赖

1. 安装 Python 和 PyTorch 环境。
2. 将本项目仓库复制到本地。
3. 使用 pip install -r requirements.txt 命令安装项目所需依赖库。

数据准备

1. 准备训练数据，包含音频文件和对应文本。
2. 把数据放置在指定的数据目录下。

训练模型

1. 运行 train.py 脚本进行模型训练。
2. 可按需调整训练参数，如学习率、批次大小等。

使用模型进行音频复刻

1. 准备待处理的音频文件和预训练的模型。
2. 运行 btnk2wav.py 脚本，将音频的瓶颈特征转换为 Mel 频谱。
3. 可选择运行其他脚本进行音频处理和生成。

注意事项

1. 本项目需要一定的计算资源，尤其是在模型训练和推断过程中。
2. 项目性能可能受所使用的硬件和深度学习框架版本影响。
3. 请确保数据的合法性，尊重他人的版权和隐私。

下载地址

点击下载 【提取码: 4003】【解压密码: www.makuang.net】