LibreAI / 音声 / WaveRNN
// audio · fatchord/WaveRNN

WaveRNN

WaveRNNは、fatchordが公開しているオープンソースの音声プロジェクトです(GitHub: fatchord/WaveRNN)。GitHubスターは2,191、フォークは685で、MITライセンスの下で公開されています。GitHubでの最終更新は2022年7月2日です。

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

★ 2.2k スター⑂ 685 フォークMIT更新 2022年7月
▦ ビジュアル — このプロジェクトのREADMEには埋め込み可能なスクリーンショットがないため、
ここではプレースホルダーを表示しています。下のガイド自体は完全な内容です。
// プロジェクトの基本情報

プロジェクト基本情報

リポジトリ
fatchord/WaveRNN
GitHubスター
2,191
フォーク
685
ライセンス
MIT
GitHubでの最終更新
2022年7月2日
カテゴリ
音声
掲載タイプ
完全なインストールガイド
公式サイト
Official site
// 仕組み

仕組み

  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.

// 機能

選ばれる理由

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.

Advertisement
// 自分で実行

自分で実行してみる

  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?"
// 活用例

作れるもの

Advertisement
// よくある質問

よくある質問

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.

// さらに探索

似ているツール

音声

Mozilla TTS

Mozilla's deep-learning text-to-speech library with Tacotron, Glow-TTS and neural vocoders.

★ 10.2k スターMPL-2.0
ガイドを見る →
音声

vall-e

Unofficial PyTorch implementation of VALL-E, the neural codec language model for zero-shot TTS

★ 3.0k スターMIT
ガイドを見る →
音声

speechbrain

A PyTorch-based Speech Toolkit

★ 11.9k スターApache-2.0
ガイドを見る →
音声

pyttsx3

Offline text-to-speech for Python — uses your operating system's own voices, no internet needed

★ 2.5k スターMPL-2.0
ガイドを見る →
音声

kokoro-tts

Turn books and documents into natural speech with the Kokoro TTS model.

★ 1.9k スターMIT
ガイドを見る →
音声

Coqui TTS

Deep learning toolkit for text-to-speech, battle-tested in research and production

★ 46.1k スターMPL-2.0
ガイドを見る →
// 代替候補

代替候補: 音声

LibreAIカタログに掲載された音声プロジェクトの中で最もスターの多いもの — WaveRNNが合わなかった場合に検討したい、現実的な候補リストです。

// さらに見る audio

さらに見る: 音声

カタログの中でWaveRNNとスター数が近い音声プロジェクト — 前後の棚もそのまま見て回れます。

WaveRNNを入手する

無料でオープン — ソースコードを入手して、リポジトリにスターを付け、作り始めましょう。