学生的第一个1024程序员节，简单记录基于百度飞桨平台训练的AI模型，克隆动漫人物音色
今天就是给大家分享一下当前网络直播环境下大火的配音，咱们如何借助计算机的力量直接做到，借助PaddleSpeech基于百度飞桨平台实现
1. 配置 PaddleSpeech 开发环境
注：PaddleSpeech 是基于飞桨 PaddlePaddle 的语音方向的开源模型库，用于语音和音频中的各种关键任务的开发，包含大量基于深度学习前沿和有影响力的模型
特性：易用、高效、灵活以及可拓展的实现
📦 易用性: 安装门槛低，可使用 CLI 快速开始。
🏆 对标 SoTA: 提供了高速、轻量级模型，且借鉴了最前沿的技术。
🏆 流式 ASR 和 TTS 系统：工业级的端到端流式识别、流式合成系统。
💯 基于规则的中文前端: 我们的前端包含文本正则化和字音转换（G2P）。此外，我们使用自定义语言规则来适应中文语境。
多种工业界以及学术界主流功能支持:
🛎️ 典型音频任务: 本工具包提供了音频任务如音频分类、语音翻译、自动语音识别、文本转语音、语音合成、声纹识别、KWS等任务的实现。
🔬 主流模型及数据集: 本工具包实现了参与整条语音任务流水线的各个模块，并且采用了主流数据集如 LibriSpeech、LJSpeech、AIShell、CSMSC，详情请见 模型列表。
🧩 级联模型应用: 作为传统语音任务的扩展，我们结合了自然语言处理、计算机视觉等任务，实现更接近实际需求的产业级应用。
好的，回归重点，安装
- 强烈建议在 Linux 环境下，3.7 以上版本的 python 上安装 PaddleSpeech
- 相关依赖：
- gcc >= 4.8.5
- paddlepaddle >= 2.4rc
- python >= 3.7
- linux(推荐), mac, windows
PaddleSpeech 依赖于 paddlepaddle，安装可以参考 paddlepaddle 官网，根据自己机器的情况进行选择。这里给出 cpu 版本示例，其它版本大家可以根据自己机器的情况进行安装。
pip install paddlepaddle -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple
你也可以安装指定版本的paddlepaddle，或者安装 develop 版本。
# 安装2.3.1版本. 注意：2.3.1只是一个示例，请按照对paddlepaddle的最小依赖进行选择。 pip install paddlepaddle==2.3.1 -i https://mirror.baidu.com/pypi/simple # 安装 develop 版本 pip install paddlepaddle==0.0.0 -f https://www.paddlepaddle.org.cn/whl/linux/cpu-mkl/develop.html
PaddleSpeech 快速安装方式有两种，一种是 pip 安装，一种是源码编译（推荐）。
pip 安装
pip install pytest-runner pip install paddlespeech
源码编译
git clone https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSpeech.git cd PaddleSpeech pip install pytest-runner pip install .
安装之后测试
- 安装完成后，开发者可以通过命令行或者 Python 快速开始，命令行模式下改变 --input 可以尝试用自己的音频或文本测试，支持 16k wav 格式音频。
- 你也可以在 aistudio 中快速体验 👉🏻一键预测，快速上手 Speech 开发任务。
ok，目前相关基础已经解决，安装测试也是做完，进入下一步
2.数据集配置
本项目数据集提供了完整的wav、labelx以及MFA对齐标注文件（需要可以私信）
如果要自行对齐，请去PaddleSpeech查阅完整资料
Finetune your own AM based on FastSpeech2 with multi-speakers dataset.
解压文件中的
音频
work/dataset/胡桃/wav/xx.wav
和标签
work/dataset/胡桃/wav/labels.txt
对齐的textgrid
work/dataset/胡桃/textgrid/newdir/xx.TextGrid
本项目采用胡桃的声音完成
2.1 解压数据集
!unzip /home/aistudio/data/data171682/yuanshen_zip.zip -d work/ !unzip /home/aistudio/work/yuanshen_zip/胡桃.zip -d work/dataset/
2.2 编写执行cmd函数代码
import subprocess # 命令行执行函数，可以进入指定路径下执行 def run_cmd(cmd, cwd_path): p = subprocess.Popen(cmd, shell=True, cwd=cwd_path) res = p.wait() print(cmd) print("运行结果：", res) if res == 0: # 运行成功 print("运行成功") return True else: # 运行失败 print("运行失败") return False
2.3 配置各项参数
import os # 试验路径 exp_dir = "/home/aistudio/work/exp" # 配置试验相关路径信息 cwd_path = "/home/aistudio/PaddleSpeech/examples/other/tts_finetune/tts3" # 可以参考 env.sh 文件，查看模型下载信息 pretrained_model_dir = "models/fastspeech2_mix_ckpt_1.2.0" # # 同时上传了 wav+标注文本 以及本地生成的 textgrid 对齐文件 # 输入数据集路径 data_dir = "/home/aistudio/work/dataset/胡桃/wav" # 如果上传了 MFA 对齐结果，则使用已经对齐的文件 mfa_dir = "/home/aistudio/work/dataset/胡桃/textgrid" # 输出文件路径 wav_output_dir = os.path.join(exp_dir, "output") os.makedirs(wav_output_dir, exist_ok=True) dump_dir = os.path.join(exp_dir, 'dump') output_dir = os.path.join(exp_dir, 'exp') lang = "zh"
2.4 检查数据集是否合法
# check oov cmd = f""" python3 local/check_oov.py \ --input_dir={data_dir} \ --pretrained_model_dir={pretrained_model_dir} \ --newdir_name={new_dir} \ --lang={lang} """
2.5 生成 Duration 时长信息
cmd = f""" python3 local/generate_duration.py \ --mfa_dir={mfa_dir} """
2.6. 数据预处理
1.cmd = f""" python3 local/extract_feature.py \ --duration_file="./durations.txt" \ --input_dir={data_dir} \ --dump_dir={dump_dir}\ --pretrained_model_dir={pretrained_model_dir} """
# 执行该步骤 run_cmd(cmd, cwd_path)
2.7. 准备微调环境
cmd = f""" python3 local/prepare_env.py \ --pretrained_model_dir={pretrained_model_dir} \ --output_dir={output_dir} """
# 执行该步骤 run_cmd(cmd, cwd_path)
2.8. 微调并训练
不同的数据集是不好给出统一的训练参数，因此在这一步，开发者可以根据自己训练的实际情况调整参数，重要参数说明：
训练轮次： epoch
- epoch 决定了训练的轮次，可以结合 VisualDL 服务，在 AIstudio 中查看训练数据是否已经收敛，当数据集数量增加时，预设的训练轮次（100）不一定可以达到收敛状态
- 当训练轮次过多（epoch > 200）时，建议新建终端，进入/home/aistudio/PaddleSpeech/examples/other/tts_finetune/tts3 路径下, 执行 cmd 命令，AIStudio 在打印特别多的训练信息时，会产生错误
配置文件：
/home/aistudio/PaddleSpeech/examples/other/tts_finetune/tts3/conf/finetune.yaml
# 将默认的 yaml 拷贝一份到 exp_dir 下，方便修改 import shutil in_label = "/home/aistudio/PaddleSpeech/examples/other/tts_finetune/tts3/conf/finetune.yaml" shutil.copy(in_label, exp_dir)
epoch = 250 config_path = os.path.join(exp_dir, "finetune.yaml") cmd = f""" python3 local/finetune.py \ --pretrained_model_dir={pretrained_model_dir} \ --dump_dir={dump_dir} \ --output_dir={output_dir} \ --ngpu=1 \ --epoch={epoch} \ --finetune_config={config_path} """
# 执行该步骤 # 如果训练轮次过多，则复制上面的cmd到终端中运行 run_cmd(cmd, cwd_path)
3.生成音频
目前个各方面都准备好了，接下来输入我们需要生成的文字，即可生成对应的音频文件
3.1 文本输入
text_dict = { "0": "大家好，我是 胡桃，今天 天气 很不错啊，大家一起来原神找我玩呀！", "1": "hehe，太阳 出 来 我 晒 太阳 ，月亮 出 来 我 晒 月亮 咯。", "2": "我是it er hui , 一名 P P D E ，欢迎 大家 来飞桨 社区 找我，谢谢大家 fork 这个项目" }
In [93]
# 生成 sentence.txt text_file = os.path.join(exp_dir, "sentence.txt") with open(text_file, "w", encoding="utf8") as f: for k,v in sorted(text_dict.items(), key=lambda x:x[0]): f.write(f"{k} {v}\n")
3.2 调训练的模型
# 找到最新生成的模型 def find_max_ckpt(model_path): max_ckpt = 0 for filename in os.listdir(model_path): if filename.endswith('.pdz'): files = filename[:-4] a1, a2, it = files.split("_") if int(it) > max_ckpt: max_ckpt = int(it) return max_ckpt
3.2 生成语音
# 配置一下参数信息 model_path = os.path.join(output_dir, "checkpoints") ckpt = find_max_ckpt(model_path) cmd = f""" python3 /home/aistudio/PaddleSpeech/paddlespeech/t2s/exps/fastspeech2/../synthesize_e2e.py \ --am=fastspeech2_mix \ --am_config=models/fastspeech2_mix_ckpt_1.2.0/default.yaml \ --am_ckpt={output_dir}/checkpoints/snapshot_iter_{ckpt}.pdz \ --am_stat=models/fastspeech2_mix_ckpt_1.2.0/speech_stats.npy \ --voc="hifigan_aishell3" \ --voc_config=models/hifigan_aishell3_ckpt_0.2.0/default.yaml \ --voc_ckpt=models/hifigan_aishell3_ckpt_0.2.0/snapshot_iter_2500000.pdz \ --voc_stat=models/hifigan_aishell3_ckpt_0.2.0/feats_stats.npy \ --lang=mix \ --text={text_file} \ --output_dir={wav_output_dir} \ --phones_dict={dump_dir}/phone_id_map.txt \ --speaker_dict={dump_dir}/speaker_id_map.txt \ --spk_id=0 \ --ngpu=1 """
run_cmd(cmd, cwd_path)
3.4 语音展示
4.总结
在paddlespeech的加持下，音色克隆变成了一件非常简单的事情（虽然效果还不是很好），不过可玩性还是很高的，大家可以去试试，素材包有很多相关文件，大家可以尝试其他人物角色
在前行道路上，欢迎大家来进行友好交流做朋友！
