基于RTVC-7VoiceCloningModel的Tuned-GE2E-SayEN-EarSpeech搭建怎样的

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0. 说明

和 https://blog.csdn.net/u013625492/article/details/114433738 中 GE2E 的版本几乎一致
区别就是文本是英文, 使用 VCTK 等英文数据集训练

1. Git Clone

https://github.com/ruclion/Tuned-GE2E-SayEN-EarSpeech

2. 训练数据

2.1. VCTK

之前训练 AutoVC 用过

基于RTVC-7 Voice Cloning Model 的Tuned-GE2E-SayEN-EarSpeech 搭建怎样的

处理数据的逻辑从: /ceph/home/hujk17/Tuned-GE2E-SayEN-EarSpeech/FaPig_extract_GE2E_VCTK_nosli.py 开始
保留了 train, val, unseen. 训练的时候只使用 train

基于RTVC-7 Voice Cloning Model 的Tuned-GE2E-SayEN-EarSpeech 搭建怎样的

3. speaker embedding

在 2.1. 中也一并提取了, 使用 GE2E

4. 预处理数据 -> mel

在 2.1. 中也一并提取了, 使用实验室的 mel.嘿嘿(●ˇ∀ˇ●), 终于方便啦

5. 改代码

symbols 不用动, 本身就保留了英文的标点
需要改下 train.txt 的路径
以 Kiss 为模型名字, 逻辑从 Kiss_train.py 开始
直接用本来的小 Batch 训练, batch_size = 12

6. GE2E 版逻辑

256 的 Embedding 仍然后面接了一个 FC, 和中文的一致
中文的叫 FaPig, 英文叫 Kiss, 逻辑从 Kiss_train.py 开始
from synthesizer.FaPig_train import train 和 from synthesizer.Kiss_train import train 其实完全一致, 只是为了统一格式, 拷贝了一份

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本文名称：基于RTVC-7VoiceCloningModel的Tuned-GE2E-SayEN-EarSpeech搭建怎样的
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