国产之光：基于Parakeet的中文语音合成方案
- 方案地址：https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/2792887?contributionType=1
- Parakeet源码：https://github.com/PaddlePaddle/Parakeet
- 中文语音合成方案：https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/2791125?contributionType=1
- PaddleSpeech源码：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSpeech
第一步 安装Parakeet
Parakeet 旨在为开源社区提供灵活、高效和最先进的文本转语音工具包。它建立在 PaddlePaddle 动态图上，包括许多有影响力的 TTS 模型。
Parakeet 概述
为了便于直接利用现有的 TTS 模型并开发新的模型，Parakeet 选择了典型模型并在 PaddlePaddle 中提供了它们的参考实现。此外，Parakeet 对 TTS 管道进行了抽象，并将数据预处理、通用模块共享、模型配置以及训练和合成过程标准化。此处支持的模型包括文本前端、端到端声学模型和声码器：
-
文本前端
- 基于规则的中文前端。
-
声学模型
-
声码器
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语音克隆
安装Parakeet
源码安装Parakeet
git clone https://github.com/PaddlePaddle/Parakeet
cd Parakeet
pip install -e 。
第二步 安装依赖
-
运行依赖：linux，PaddlePaddle 2.1.2
-
确保库libsndfile1已安装，例如在 Ubuntu 上。
sudo apt-get installlibsndfile1
- nltk依赖下载
import nltk
nltk.download("punkt")
nltk.download("cmudict")
[nltk_data] Downloading package punkt to /home/aistudio/nltk_data...
[nltk_data] Package punkt is already up-to-date!
[nltk_data] Downloading package cmudict to /home/aistudio/nltk_data...
[nltk_data] Package cmudict is already up-to-date!
第三步 数据准备和预处理
中文标准女声音库（10000句)
【中文标准女声音库】采集对象的音色风格知性阳光、亲切自然，专业标准普通话女声，听感乐观积极。录制环境为专业录音室和录音软件，录音环境和设备自始至终保持不变，录音环境的信噪比不低于35dB;单声道录音，用48KHz 16比特采样频率、pcm wav格式。录音语料涵盖各类新闻、小说、科技、娱乐、对话等领域，语料设计综合语料样本量，力求在有限的语料数据量内，对音节音子、类型、音调、音连以及韵律等尽可能全面的覆盖。根据合成语音标注标准对音库进行文本音字校对、韵律层级标注、语音文件边界切分标注。
技术参数
- 数据内容：中文标准女声语音库数据
- 录音语料：综合语料样本量；音节音子的数量、类型、音调、音连以及韵律等进行覆盖。
- 有效时长：约12小时
- 平均字数：16字
- 语言类型：标准普通话
- 发 音 人：女；20-30岁；声音积极知性
- 录音环境：声音采集环境为专业录音棚环境：1）录音棚符合专业音库录制标准；2）录音环境和设备自始至终保持不变；3）录音环境的信噪比不低于35dB。
- 录制工具：专业录音设备及录音软件
- 采样格式：无压缩pcm wav格式，采样率为48KHz、16bit
- 标注内容：音字校对、韵律标注、中文声韵母边界切分
- 标注格式：文本标注为.txt格式文档；音节音素边界切分文件为.interval格式
- 质量标准：1. 语音文件为48k 16bit wav格式，音色、音量、语速一致，无漂零无截幅；2.标注文件字准率不低于99.8%；3.音素边界错误大于10ms的比例小于1%；音节边界准确率大于98%.
- 存储方式：FTP存储
- 文件格式：音频文件：wav 文本标注文件：TXT 边界标注文件：INTERVAL
- 版权所属者：标贝(北京)科技有限公司
数据预处理
解压数据：
!unzip data/data117129/BZNSYP.zip > /dev/null 2>&1
特征提取
#!/bin/bash
stage=0
stop_stage=100
# export MAIN_ROOT=`realpath ${PWD}/../../../`
export MAIN_ROOT=./
echo $MAIN_ROOT
if [ ${stage} -le 0 ] && [ ${stop_stage} -ge 0 ]; then
# get durations from MFA's result
echo "Generate durations.txt from MFA results ..."
python3 ${MAIN_ROOT}/utils/gen_duration_from_textgrid.py \
--inputdir=./baker_alignment_tone \
--output=durations.txt \
--config=conf/default.yaml
fi
if [ ${stage} -le 1 ] && [ ${stop_stage} -ge 1 ]; then
# extract features
echo "Extract features ..."
python3 ./preprocess.py \
--dataset=baker \
--rootdir=~/BZNSYP/ \
--dumpdir=dump \
--dur-file=durations.txt \
--config=conf/default.yaml \
--num-cpu=20 \
--cut-sil=True
fi
if [ ${stage} -le 2 ] && [ ${stop_stage} -ge 2 ]; then
# get features' stats(mean and std)
echo "Get features' stats ..."
python3 ${MAIN_ROOT}/utils/compute_statistics.py \
--metadata=dump/train/raw/metadata.jsonl \
--field-name="speech"
fi
if [ ${stage} -le 3 ] && [ ${stop_stage} -ge 3 ]; then
# normalize and covert phone/speaker to id, dev and test should use train's stats
echo "Normalize ..."
python3 ./normalize.py \
--metadata=dump/train/raw/metadata.jsonl \
--dumpdir=dump/train/norm \
--speech-stats=dump/train/speech_stats.npy \
--pitch-stats=dump/train/pitch_stats.npy \
--energy-stats=dump/train/energy_stats.npy \
--phones-dict=dump/phone_id_map.txt \
--speaker-dict=dump/speaker_id_map.txt
fi
生成预处理的数据集如下：
dump
├── dev
│ ├── norm
│ └── raw
├── phone_id_map.txt
├── speaker_id_map.txt
├── test
│ ├── norm
│ └── raw
└── train
├── energy_stats.npy
├── norm
├── pitch_stats.npy
├── raw
└── speech_stats.npy
第四步 模型训练
使用 ./run.sh来完成训练任务,具体参数如下
usage: train.py [-h] [--config CONFIG] [--train-metadata TRAIN_METADATA]
[--dev-metadata DEV_METADATA] [--output-dir OUTPUT_DIR]
[--device DEVICE] [--nprocs NPROCS] [--verbose VERBOSE]
[--phones-dict PHONES_DICT] [--speaker-dict SPEAKER_DICT]
Train a FastSpeech2 model.
optional arguments:
-h, --help show this help message and exit
--config CONFIG fastspeech2 config file.
--train-metadata TRAIN_METADATA
training data.
--dev-metadata DEV_METADATA
dev data.
--output-dir OUTPUT_DIR
output dir.
--device DEVICE device type to use.
--nprocs NPROCS number of processes.
--verbose VERBOSE verbose.
--phones-dict PHONES_DICT
phone vocabulary file.
--speaker-dict SPEAKER_DICT
speaker id map file for multiple speaker model.
第五步 模型预测：“语音合成”
加载模型进行预测
usage: synthesize.py [-h] [--fastspeech2-config FASTSPEECH2_CONFIG]
[--fastspeech2-checkpoint FASTSPEECH2_CHECKPOINT]
[--fastspeech2-stat FASTSPEECH2_STAT]
[--pwg-config PWG_CONFIG]
[--pwg-checkpoint PWG_CHECKPOINT] [--pwg-stat PWG_STAT]
[--phones-dict PHONES_DICT] [--speaker-dict SPEAKER_DICT]
[--test-metadata TEST_METADATA] [--output-dir OUTPUT_DIR]
[--device DEVICE] [--verbose VERBOSE]
以上是利用公开数据集进行训练和预测的步骤，关于模型训练提升的思路，比较直接的方式大家可以尝试合并aishell3 和baker两个数据集进行预测
第六步新网杯比赛数据集预测
- 使用exp目录下的训练模型来预测结果（时间问题，暂未训练完成）
- 直接使用官方提供预训练模型来预测
我们下面直接使用Parakeet提供的中文预训练模型
FLAGS_allocator_strategy=naive_best_fit
FLAGS_fraction_of_gpu_memory_to_use=0.01
python3 synthesize_e2e.py
--fastspeech2-config=fastspeech2_nosil_baker_ckpt_0.4/default.yaml
--fastspeech2-checkpoint=fastspeech2_nosil_baker_ckpt_0.4/snapshot_iter_76000.pdz
--fastspeech2-stat=fastspeech2_nosil_baker_ckpt_0.4/speech_stats.npy
--pwg-config=pwg_baker_ckpt_0.4/pwg_default.yaml
--pwg-checkpoint=pwg_baker_ckpt_0.4/pwg_snapshot_iter_400000.pdz
--pwg-stat=pwg_baker_ckpt_0.4/pwg_stats.npy
--text=../sentences.txt
--output-dir=exp/default/test_e2e
--device="gpu"
--phones-dict=fastspeech2_nosil_baker_ckpt_0.4/phone_id_map.txt
如果使用数据集训练的模型，可以将fastspeech2相关参数改成exp目录的权重路径即可。
大赛要求上传音频采样率为16k，本案例生成音频采样率为24k，通过下面的命令进行采样率转换：
# #!/bin/bash
# %cd exp/default/
# !for x in ./test_e2e/*.wav
# !do
# ! b=${x##*/}
# ! sox ./test_e2e/$b -r 16000 ./致Great/$b
# !done
!sed -i 's/\r$//' ./xw_predict.sh
!chmod +x ./xw_predict.sh
!./xw_predict.sh
线上 64.45
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