tacotron-wavernn学习记录2

以下是关于“Tacotron-WaveRNN学习记录2”的攻略，包含两个示例。

Tacotron-WaveRNN学习记录2

在这个学习记录中，我们将继学习Tacotron-WaveRNN模型，并探讨如何使用该模型来合成语音。

1. 训练Tacotron模型

首先，我们需要训练Tacotron模型。我们可以使用LJ Speech数据集来训练模型。以下是一个示例：

import os
import time
import argparse
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tacotron import Tacotron
from data import DataReader

def train(args):
    # Load data
    data_reader = DataReader(args.data_dir, args.batch_size, args.num_steps)
    num_batches = data_reader.num_batches

    # Build model
    model = Tacotron(args)

    # Train model
    with tf.Session() as sess:
        sess.run(tf.global_variables_initializer())
        saver = tf.train.Saver()
        for epoch in range(args.num_epochs):
            data_reader.reset_batch_pointer()
            state = sess.run(model.initial_state)
            for batch in range(num_batches):
                start = time.time()
                x, y = data_reader.next_batch()
                feed = {model.inputs: x, model.targets: y, model.initial_state: state}
                loss, state, _ = sess.run([model.loss, model.final_state, model.train_op], feed_dict=feed)
                end = time.time()
                print("{}/{} (epoch {}), loss = {:.3f}, time/batch = {:.3f}".format(epoch * num_batches + batch,
                                                                                     args.num_epochs * num_batches,
                                                                                     epoch, loss, end - start))
                if (epoch * num_batches + batch) % args.save_every == 0:
                    checkpoint_path = os.path.join(args.save_dir, "model.ckpt")
                    saver.save(sess, checkpoint_path, global_step=epoch * num_batches + batch)

在这个示例中，我们首先加载LJ Speech数据集，并使用DataReader类来读取数据。然后，我们使用Tacotron类来构建模型。最后，我们使用TensorFlow来训练模型，并使用Saver类来保存模型。

2. 合成语音

一旦我们训练好了Tacotron模型，我们就可以使用它来合成语音。以下是一个示例：

import os
import argparse
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tacotron import Tacotron
from wavernn import WaveRNN
from data import DataReader

def synthesize(args):
    # Load data
    data_reader = DataReader(args.data_dir, 1, args.num_steps)
    num_batches = data_reader.num_batches

    # Build models
    tacotron = Tacotron(args)
    wavernn = WaveRNN(args)

    # Load checkpoint
    checkpoint_path = tf.train.latest_checkpoint(args.save_dir)
    saver = tf.train.Saver()
    with tf.Session() as sess:
        saver.restore(sess, checkpoint_path)

        # Synthesize speech
        for batch in range(num_batches):
            x, _ = data_reader.next_batch()
            mel_outputs, mel_outputs_postnet, gate_outputs = sess.run([tacotron.mel_outputs,
                                                                       tacotron.mel_outputs_postnet,
                                                                       tacotron.gate_outputs],
                                                                      feed_dict={tacotron.inputs: x})
            wav = wavernn.synthesize(mel_outputs_postnet, gate_outputs)
            wav_path = os.path.join(args.output_dir, "batch_{}.wav".format(batch))
            wavernn.save_wav(wav, wav_path)

在这个示例中，我们首先加载Tacotron和WaveRNN模型，并使用DataReader类来读取数据。然后，我们使用Saver类来加载Tac模型的检查点。最后，我们使用WaveRNN模型来合成语音，并使用save_wav函数将语音保存到磁盘上。

结论

在这个学习记录中，我们学习了如何训练Tacotron模型，并使用它来合成语音。我们还学习了如何使用WaveRNN模型合成语音。这些技术可以帮助我们构建高质量的语音合成系统。