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大家應(yīng)該都知道聲音克隆技術(shù)，通俗的來說就是借助深度學習算法，可以完全模擬某個人的聲音，而且由機器合成的語音連情緒都能夠完美表達出來，基本可以以假亂真，只要不見面，你根本就察覺不出來向你發(fā)出聲音的知識一個機器。
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語音克隆最大的創(chuàng)新之一是減少創(chuàng)建語音所需的原始數(shù)據(jù)量。過去，該系統(tǒng)需要數(shù)十甚至數(shù)百小時的音頻。但是，今天猿妹要和大家分享的這個工具5秒鐘就可以克隆成功，這個工具名叫——MockingBird。
MockingBird已經(jīng)登上Github熱榜，收獲3.5K的Star，累計分支 303(Github地址：https://github.com/babysor/MockingBird)
MockingBird具有如下特性：
- 支持普通話并使用多種中文數(shù)據(jù)集進行測試
- 適用于 pytorch，已在 1.9.0 版本(最新于 2021 年 8 月)中測試，GPU Tesla T4 和 GTX 2060
- 支持 Windows + Linux
- 僅使用新訓練的合成器(synthesizer)就有良好效果，復(fù)用預(yù)訓練的編碼器/聲碼器
MockingBird如何使用
MockingBird的安裝要求如下：
- 首先，MockingBird需要Python 3.7 或更高版本
- 安裝 PyTorch
- 安裝 ffmpeg。
- 運行pip install -r requirements.txt 來安裝剩余的必要包。
- 安裝 webrtcvad 用 pip install webrtcvad-wheels。
接著，你需要使用數(shù)據(jù)集訓練合成器：
- 下載 數(shù)據(jù)集并解壓：確保您可以訪問 train 文件夾中的所有音頻文件(如.wav)
- 使用音頻和梅爾頻譜圖進行預(yù)處理：python synthesizer_preprocess_audio.py 可以傳入?yún)?shù) --dataset {dataset} 支持 adatatang_200zh, magicdata, aishell3
- 預(yù)處理嵌入：python synthesizer_preprocess_embeds.py /SV2TTS/synthesizer
- 訓練合成器：python synthesizer_train.py mandarin /SV2TTS/synthesizer
當你在訓練文件夾 synthesizer/saved_models/ 中看到注意線顯示和損失滿足您的需要時，請轉(zhuǎn)到下一步。
使用預(yù)先訓練好的合成器，如果沒有設(shè)備或者不想慢慢調(diào)試，可以使用網(wǎng)友貢獻的模型。
訓練聲碼器
- 預(yù)處理數(shù)據(jù): python vocoder_preprocess.py
- 訓練聲碼器: python vocoder_train.py mandarin
啟動工具箱
然后你可以嘗試使用工具箱：python demo_toolbox.py -d
當前標題：五秒內(nèi)克隆你的聲音，并生成任何內(nèi)容，這個開源工具細思極恐
本文來源：http://www.dlmjj.cn/article/cdidjhg.html
