使用Pytorch实现的VITS语音合成项目入门指南

VITS，全称为Variational Inference with adversarial learning for end-to-end Text-to-Speech，即基于变分推断和对抗学习的端到端文本到语音转换模型。该模型可以实现端到端的学习，无需复杂的文本对齐流程，使得训练和生成语音变得简单便捷。 该项目的使用门槛较低，适合初学者快速上手。在开始之前，用户需要准备以下环境和工具： - Anaconda 3：一个开源的Python发行版本，它包含了一系列科学计算和数据分析包，适合进行数据科学和机器学习项目。 - Python 3.8：一个广泛使用且功能强大的编程语言，特别适合进行大型项目的开发。 - Pytorch 1.13.1：一个开源的机器学习库，广泛用于计算机视觉和自然语言处理等领域，它提供了强大的张量计算能力。 - 操作系统：支持Windows 10和Ubuntu 18.04。 对于数据集的准备，本项目支持直接使用BZNSYP和AiShell3两种数据集。以BZNSYP数据集为例，首先需要将其下载至项目的dataset目录下，并进行解压。然后运行create_list.py程序，程序会根据提供的数据集生成格式统一的数据列表，格式为<音频路径>|<说话人名称>|<标注数据>。用户需要按照数据列表的格式来标注数据，例如使用[ZH]、[JA]、[EN]和[KO]分别表示中文、日语、英语和韩语。对于自定义的数据集，用户也需要遵循这一格式进行标注。 训练完成后，用户可以利用训练好的模型进行语音合成。该项目的主要目的是简化语音合成过程中的复杂性，通过使用VITS模型，实现高效的语音转换，为语音合成领域带来便捷。 此外，项目名称为VITS-Pytorch-master，表明该项目的源代码和相关文件都包含在名为VITS-Pytorch-master的压缩包文件中。这个压缩包文件是整个项目的源代码仓库，包含了项目运行所需的全部代码和资源文件。"