Mellotron歌唱合成系统教程与预训练模型免费下载

资源摘要信息: "本资源提供了一套完整的基于Mellotron歌唱合成系统的学习材料，包括预训练模型和详细的环境搭建教程，以便用户可以直接进行推理使用。Mellotron是一种音乐合成器，它能够模仿多种乐器的声音。本资源中的系统特别提到了GST（Global Style Tokens）部分，这是Mellotron模型的一个关键组件，用于实现音乐风格的可控变化。GST部分并不进行1:1的锁定，即不需要与参考音频完全对应，而是可以像使用其他存储库中的GST一样应用。此外，资源中还涉及到了如何处理节奏和音高信息，以及它们与GST之间的关系。在推理过程中，用户可以选择不使用节奏和音高调节，从而获得一个类似于tacotron 2的模型，该模型同样包含了GST和扬声器ID。资源还包括对论文的引用，讨论了在训练集中寻找目标说话者和处理源文本、音高、节奏的策略，以及如何通过使用扬声器ID来处理特定输入音频的讨论。" 知识点详细说明： 1. Mellotron歌唱合成系统: Mellotron是一种电子键盘乐器，通过预录的磁带采样来模拟各种乐器的声音。在计算机音乐合成领域，Mellotron模型是一个能够对人声进行合成的系统，它能够捕捉到特定歌手的音色，并尝试模仿人声唱歌。 2. 预训练模型: 预训练模型是指已经被训练过的机器学习模型，它们可以在特定的任务上提供一个良好的起点，这样就不需要从头开始训练，可以节省大量的时间和计算资源。在本资源中，预训练模型是指已经具备了歌唱合成能力的Mellotron模型。 3. 环境搭建教程: 为了使用Mellotron歌唱合成系统，用户需要按照教程搭建合适的软件环境，包括安装必要的库文件、配置环境变量、准备训练和推理所需的工具等。这些步骤对于初学者而言可能会比较复杂，因此提供详细的教程是必不可少的。 4. GST（Global Style Tokens）: GST是Mellotron模型中一个重要的概念，它是一种全局风格表示方法，用于对音乐风格的特征进行编码。GST能够将音频信号中的风格信息提取出来，使得在合成时可以控制这些风格特征，比如音色、音高变化模式等。 5. 推理使用: 推理是指使用训练好的模型来预测新的数据，即应用模型对未知的输入数据进行分析和处理。在Mellotron歌唱合成系统中，推理使用意味着用预训练模型生成新的歌声或对给定的音频文件进行风格转换。 6. 节奏和音高处理: 音乐节奏和音高是歌曲的重要组成部分，它们在歌唱合成中也起着关键作用。本资源强调了在推理过程中节奏和音高如何创造1:1的对应关系，以及如何通过特定的处理方法来控制这些参数。 7. 论文引用与讨论: 引用的论文可能来自于语音合成和音乐信息学的研究，提供了目标说话者和源文本、音高、节奏关系的深入讨论。这可能涉及了如何从参考音频中提取这些特征，以及如何在不同的音频输入中应用它们。 8. 扬声器ID的使用: 扬声器ID在本资源中被提及，它可能用于指定音频来源或者特定的发音者。在音频信号处理中，扬声器ID有助于系统区分和处理来自不同源的声音，特别是在多声道录音和声音合成中。