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WaveRNN

WaveRNN ist ein Open-Source-Projekt aus der Kategorie Audio von fatchord (fatchord/WaveRNN auf GitHub). Es hat 2.191 Sterne auf GitHub und 685 Forks, wird unter der Lizenz MIT veröffentlicht und wurde zuletzt am 2. Juli 2022 auf GitHub aktualisiert.

WaveRNN vocoder plus Tacotron TTS in PyTorch: train your own neural speech synthesis on LJSpeech.

★ 2,2 Tsd. Sterne⑂ 685 ForksMITaktualisiert Jul 2022
▦ Visual — das README dieses Projekts enthält keinen einbettbaren Screenshot,
darum hier ein Platzhalter. Die Anleitung unten ist trotzdem vollständig.
// projektdaten

Projektdaten

GitHub-Sterne
2.191
Forks
685
Lizenz
MIT
Zuletzt auf GitHub aktualisiert
2. Juli 2022
Kategorie
Audio
Eintragstyp
Vollständige Installationsanleitung
Offizielle Website
Official site
// so funktioniert es

So funktioniert es

  1. Clarify your goal

    Decide whether you want instant TTS from the pretrained models or to train on your own voice dataset.

  2. Get the project

    Clone the repository and install the requirements with pip, with PyTorch and CUDA available.

  3. Install and configure

    For training, download the LJSpeech dataset, point the hyperparameters at your wav path, and run preprocessing.

  4. Run your first task

    Generate speech with the quick start script, or train Tacotron and then WaveRNN following the documented order.

// funktionen

Warum es so beliebt ist

Complete TTS pipeline

Combines a Tacotron acoustic model with the WaveRNN vocoder so text goes in and waveform audio comes out.

Pretrained models included

A WaveRNN model (mixture-of-logistics output) and a Tacotron model, both trained on LJSpeech, live in the pretrained folder.

Quick start generation

quick_start.py synthesises the default sentences, accepts custom input text, and can run unbatched for better audio quality, saving wavs and attention plots.

Documented training order

Preprocess, train Tacotron, optionally force a GTA dataset mid-training, train WaveRNN with or without GTA, then generate.

Configurable hyperparameters

Dataset paths and training settings are centralised in hparams.py for easy adaptation to other corpora.

Audio samples published

A samples page linked from the README lets you hear output quality before installing anything.

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// selbst ausführen

Führe es selbst aus

  1. Clone and install requirements

    Make sure PyTorch 1 with CUDA is installed first, per the README.

    git clone https://github.com/fatchord/WaveRNN.git
    cd WaveRNN
    pip install -r requirements.txt
  2. Quick start with pretrained models

    Generate the default sentences into a quick_start output folder.

    python quick_start.py
  3. Generate custom sentences

    Pass your own text, optionally unbatched for higher quality.

    python quick_start.py -u --input_text "What will happen if I run this command?"
// anwendungsfälle

Was du damit bauen kannst

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// häufige fragen

Häufige Fragen

Who maintains it?

It is maintained by fatchord, building on the WaveRNN and Tacotron papers and earlier open implementations credited in the README.

Is it free to use?

Yes, it is MIT-licensed, including use of the bundled pretrained models.

Does it need a paid API key?

No. Everything runs locally in PyTorch; there are no hosted APIs or keys.

How does it compare to a well-known alternative?

HiFi-GAN is a GAN vocoder focused on mel inversion; WaveRNN pairs its autoregressive vocoder with a full Tacotron TTS front end and its own training pipeline in one repo.

How do I get started?

Clone the repo, pip install -r requirements.txt, and run python quick_start.py to hear the pretrained system immediately.

// weiter entdecken

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