LibreAI / Аудио / WaveRNN
// audio · fatchord/WaveRNN

WaveRNN

WaveRNN — проект с открытым исходным кодом из категории «Аудио» от fatchord (fatchord/WaveRNN на GitHub). У него 2 191 звезда на GitHub и 685 форков, он распространяется по лицензии MIT и последний раз обновлялся на GitHub 2 июля 2022.

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

★ 2,2 тыс. звёзд⑂ 685 форковMITобновлено июль 2022
▦ визуал — в README этого проекта нет встраиваемого скриншота,
поэтому здесь заглушка. Руководство ниже в любом случае полное.
// факты о проекте

Факты о проекте

Репозиторий
fatchord/WaveRNN
Звёзды GitHub
2 191
Форки
685
Лицензия
MIT
Последнее обновление на GitHub
2 июля 2022
Категория
Аудио
Тип страницы
Полное руководство по установке
Официальный сайт
Official site
// как это работает

Как это работает

  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.

// возможности

Почему его любят

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
// запустите сами

Запустите сами

  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?"
// сценарии использования

Что можно создать

Advertisement
// вопросы и ответы

Вопросы и ответы

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.

// продолжить изучение

Похожие инструменты

Аудио

Mozilla TTS

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

★ 10,2 тыс. звёздMPL-2.0
Смотреть руководство →
Аудио

vall-e

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

★ 3,0 тыс. звёздMIT
Смотреть руководство →
Аудио

speechbrain

A PyTorch-based Speech Toolkit

★ 11,9 тыс. звёздApache-2.0
Смотреть руководство →
Аудио

pyttsx3

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

★ 2,5 тыс. звёздMPL-2.0
Смотреть руководство →
Аудио

kokoro-tts

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

★ 1,9 тыс. звёздMIT
Смотреть руководство →
Аудио

Coqui TTS

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

★ 46,1 тыс. звёздMPL-2.0
Смотреть руководство →
// альтернативы

Альтернативы: Аудио

Другие проекты из категории «Аудио» с наибольшим числом звёзд в каталоге LibreAI — реалистичный список альтернатив, если WaveRNN вам не подходит.

// ещё в категории audio

Больше проектов: Аудио

Соседние проекты из категории «Аудио» в каталоге, ближайшие по числу звёзд к WaveRNN — продолжайте изучать полку по обе стороны от него.

Получить WaveRNN

Бесплатно и открыто — забирайте исходный код, ставьте звезду репозиторию и начинайте создавать.