使用thchs30数据集训练CycleGAN模型实现语音转换并,将其封装起来的代码

时间: 2023-06-24 12:03:55 浏览: 115
以下是使用thchs30数据集训练CycleGAN模型实现语音转换并封装起来的代码。需要注意的是,该代码仅供参考,需要根据具体情况进行修改和调整。 ```python # 导入必要的库 import os import numpy as np import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.utils.data import DataLoader from torchvision import transforms from cycle_gan import CycleGAN from thchs30_dataset import Thchs30Dataset # 设置超参数 batch_size = 16 num_workers = 4 learning_rate = 0.0002 num_epochs = 200 lambda_cycle = 10 lambda_identity = 5 # 设置数据集路径 data_dir = "thchs30/" train_dir_A = os.path.join(data_dir, "train/A/") train_dir_B = os.path.join(data_dir, "train/B/") test_dir_A = os.path.join(data_dir, "test/A/") test_dir_B = os.path.join(data_dir, "test/B/") # 创建数据集和数据加载器 train_dataset_A = Thchs30Dataset(train_dir_A) train_dataset_B = Thchs30Dataset(train_dir_B) test_dataset_A = Thchs30Dataset(test_dir_A) test_dataset_B = Thchs30Dataset(test_dir_B) train_loader_A = DataLoader(train_dataset_A, batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=num_workers) train_loader_B = DataLoader(train_dataset_B, batch_size=batch_size, shuffle=True, num_workers=num_workers) test_loader_A = DataLoader(test_dataset_A, batch_size=batch_size, shuffle=False, num_workers=num_workers) test_loader_B = DataLoader(test_dataset_B, batch_size=batch_size, shuffle=False, num_workers=num_workers) # 创建CycleGAN模型并定义优化器和损失函数 device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") cycle_gan = CycleGAN().to(device) optimizer_G = optim.Adam(cycle_gan.generator.parameters(), lr=learning_rate, betas=(0.5, 0.999)) optimizer_D_A = optim.Adam(cycle_gan.discriminator_A.parameters(), lr=learning_rate, betas=(0.5, 0.999)) optimizer_D_B = optim.Adam(cycle_gan.discriminator_B.parameters(), lr=learning_rate, betas=(0.5, 0.999)) criterion_GAN = nn.MSELoss().to(device) criterion_cycle = nn.L1Loss().to(device) criterion_identity = nn.L1Loss().to(device) # 训练CycleGAN模型 for epoch in range(num_epochs): cycle_gan.train() for batch_idx, (real_A, real_B) in enumerate(zip(train_loader_A, train_loader_B)): real_A = real_A.to(device) real_B = real_B.to(device) # 训练生成器G optimizer_G.zero_grad() # 计算生成的B以及重构的A fake_B = cycle_gan.generator(real_A) cycle_A = cycle_gan.generator(fake_B) cycle_B = cycle_gan.generator(real_B) # 计算生成的A以及重构的B fake_A = cycle_gan.generator(real_B) cycle_B = cycle_gan.generator(fake_A) cycle_A = cycle_gan.generator(real_A) # 计算对抗损失 pred_fake_A = cycle_gan.discriminator_A(fake_A) pred_real_A = cycle_gan.discriminator_A(real_A) loss_GAN_A = criterion_GAN(pred_fake_A, torch.ones_like(pred_fake_A).to(device)) pred_fake_B = cycle_gan.discriminator_B(fake_B) pred_real_B = cycle_gan.discriminator_B(real_B) loss_GAN_B = criterion_GAN(pred_fake_B, torch.ones_like(pred_fake_B).to(device)) # 计算循环一致性损失 loss_cycle_A = criterion_cycle(cycle_A, real_A) * lambda_cycle loss_cycle_B = criterion_cycle(cycle_B, real_B) * lambda_cycle # 计算身份损失 loss_identity_A = criterion_identity(cycle_gan.generator(real_A), real_A) * lambda_identity loss_identity_B = criterion_identity(cycle_gan.generator(real_B), real_B) * lambda_identity # 计算生成器总损失 loss_G = loss_GAN_A + loss_GAN_B + loss_cycle_A + loss_cycle_B + loss_identity_A + loss_identity_B loss_G.backward() optimizer_G.step() # 训练判别器A optimizer_D_A.zero_grad() pred_real_A = cycle_gan.discriminator_A(real_A) pred_fake_A = cycle_gan.discriminator_A(fake_A.detach()) loss_D_real_A = criterion_GAN(pred_real_A, torch.ones_like(pred_real_A).to(device)) loss_D_fake_A = criterion_GAN(pred_fake_A, torch.zeros_like(pred_fake_A).to(device)) loss_D_A = (loss_D_real_A + loss_D_fake_A) * 0.5 loss_D_A.backward() optimizer_D_A.step() # 训练判别器B optimizer_D_B.zero_grad() pred_real_B = cycle_gan.discriminator_B(real_B) pred_fake_B = cycle_gan.discriminator_B(fake_B.detach()) loss_D_real_B = criterion_GAN(pred_real_B, torch.ones_like(pred_real_B).to(device)) loss_D_fake_B = criterion_GAN(pred_fake_B, torch.zeros_like(pred_fake_B).to(device)) loss_D_B = (loss_D_real_B + loss_D_fake_B) * 0.5 loss_D_B.backward() optimizer_D_B.step() # 每个epoch结束后计算测试集上的损失和准确率 cycle_gan.eval() with torch.no_grad(): test_loss = 0.0 for real_A, real_B in zip(test_loader_A, test_loader_B): real_A = real_A.to(device) real_B = real_B.to(device) fake_B = cycle_gan.generator(real_A) cycle_A = cycle_gan.generator(fake_B) cycle_B = cycle_gan.generator(real_B) fake_A = cycle_gan.generator(real_B) cycle_B = cycle_gan.generator(fake_A) cycle_A = cycle_gan.generator(real_A) loss_cycle_A = criterion_cycle(cycle_A, real_A) * lambda_cycle loss_cycle_B = criterion_cycle(cycle_B, real_B) * lambda_cycle loss_identity_A = criterion_identity(cycle_gan.generator(real_A), real_A) * lambda_identity loss_identity_B = criterion_identity(cycle_gan.generator(real_B), real_B) * lambda_identity test_loss += loss_cycle_A.item() + loss_cycle_B.item() + loss_identity_A.item() + loss_identity_B.item() print("Epoch: {}, Test Loss: {:.6f}".format(epoch+1, test_loss)) # 保存模型 torch.save(cycle_gan.state_dict(), "cycle_gan.pth") ``` 以上代码中,`CycleGAN`类和`Thchs30Dataset`类都是需要自己实现的,可以参考CycleGAN和Thchs30数据集的论文和官方实现进行实现。最后,使用训练好的模型对语音进行转换的代码如下: ```python # 加载训练好的模型 cycle_gan = CycleGAN().to(device) cycle_gan.load_state_dict(torch.load("cycle_gan.pth")) # 定义转换函数 def convert(audio_path, output_path): transform = transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), transforms.Normalize(mean=[0.5], std=[0.5]) ]) audio = transform(audio_path) audio = audio.unsqueeze(0).to(device) fake_audio = cycle_gan.generator(audio) fake_audio = fake_audio.squeeze(0).cpu().detach().numpy() np.save(output_path, fake_audio) # 进行语音转换 audio_path = "input.wav" output_path = "output.npy" convert(audio_path, output_path) ```
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