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deepvoice3_ljspeech

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deepvoice3_ljspeech

模型名称 deepvoice3_ljspeech
类别 语音-语音合成
网络 DeepVoice3
数据集 LJSpeech-1.1
是否支持Fine-tuning 否
模型大小 58MB
最新更新日期 2020-10-27
数据指标 -

一、模型基本信息

模型介绍

Deep Voice 3是百度研究院2017年发布的端到端的TTS模型（论文录用于ICLR 2018）。它是一个基于卷积神经网络和注意力机制的seq2seq模型,由于不包含循环神经网络，它可以并行训练，远快于基于循环神经网络的模型。Deep Voice 3可以学习到多个说话人的特征，也支持搭配多种声码器使用。deepvoice3_ljspeech是基于ljspeech英文语音数据集预训练得到的英文TTS模型，仅支持预测。


更多详情参考论文Deep Voice 3: Scaling Text-to-Speech with Convolutional Sequence Learning

二、安装

三、模型API预测

  • 1、命令行预测

    • $ hub run deepvoice3_ljspeech --input_text='Simple as this proposition is, it is necessary to be stated' --use_gpu True --vocoder griffin-lim
    • 通过命令行方式实现语音合成模型的调用，更多请见PaddleHub命令行指令

  • 2、预测代码示例

    • import paddlehub as hub
import soundfile as sf

# Load deepvoice3_ljspeech module.
module = hub.Module(name="deepvoice3_ljspeech")

# Predict sentiment label
test_texts = ['Simple as this proposition is, it is necessary to be stated',
            'Parakeet stands for Paddle PARAllel text-to-speech toolkit']
wavs, sample_rate = module.synthesize(texts=test_texts)
for index, wav in enumerate(wavs):
    sf.write(f"{index}.wav", wav, sample_rate)

  • 3、API

    • def synthesize(texts, use_gpu=False, vocoder="griffin-lim"):

      • 预测API，由输入文本合成对应音频波形。

      • 参数

        • texts (list[str]): 待预测文本；
        • use_gpu (bool): 是否使用 GPU；若使用GPU，请先设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量；
        • vocoder: 指定声码器，可选 "griffin-lim"或"waveflow"

      • 返回

        • wavs (list): 语音合成结果列表，列表中每一个元素为对应输入文本的音频波形，可使用soundfile.write进一步处理或保存。
        • sample_rate (int): 合成音频的采样率。

四、服务部署

  • PaddleHub Serving可以部署一个在线语音合成服务，可以将此接口用于在线web应用。

  • 第一步：启动PaddleHub Serving

    • 运行启动命令
    • $ hub serving start -m deepvoice3_ljspeech
    • 这样就完成了服务化API的部署，默认端口号为8866。
    • NOTE: 如使用GPU预测，则需要在启动服务之前，请设置CUDA_VISIBLE_DEVICES环境变量，否则不用设置。

  • 第二步：发送预测请求

    • 配置好服务端，以下数行代码即可实现发送预测请求，获取预测结果

    • import requests
import json

import soundfile as sf

# 发送HTTP请求

data = {'texts':['Simple as this proposition is, it is necessary to be stated',
                'Parakeet stands for Paddle PARAllel text-to-speech toolkit'],
        'use_gpu':False}
headers = {"Content-type": "application/json"}
url = "http://127.0.0.1:8866/predict/deepvoice3_ljspeech"
r = requests.post(url=url, headers=headers, data=json.dumps(data))

# 保存结果
result = r.json()["results"]
wavs = result["wavs"]
sample_rate = result["sample_rate"]
for index, wav in enumerate(wavs):
    sf.write(f"{index}.wav", wav, sample_rate)

五、更新历史

  • 1.0.0

    初始发布

    $ hub install deepvoice3_ljspeech