Github 项目推荐 | 用 Pytorch 实现的 WaveNet-Vocoder
本库是用 Pytorch 实现的 WaveNet-Vocoder。
安装需求：
cuda 8.0
python 3.6
virtualenv
推荐使用内存大于 10GB 的 GPU。
安装：
$ git clone https://github.com/kan-bayashi/PytorchWaveNetVocoder.git
$ cd PytorchWaveNetVocoder/tools
$ make -j
示例：
所有的示例都基于 kaldi-style recipe。
# build SD model
$ cd egs/arctic/sd
$ ./run.sh
# build SI-CLOSE model
$ cd egs/arctic/si-close
$ ./run.sh
# build SI-OPEN model
$ cd egs/arctic/si-open
$ ./run.sh
如果你的服务器上安装了 slurm，你可以用 slurm 来运行 recipe。
$ cd egs/arctic/sd
# edit configuration
$ vim cmd.sh # please edit as follows
---
# for local
# export train_cmd="run.pl"
# export cuda_cmd="run.pl --gpu 1"
# for slurm (you can change configuration file "conf/slurm.conf")
export train_cmd="slurm.pl --config conf/slurm.conf"
export cuda_cmd="slurm.pl --gpu 1 --config conf/slurm.conf"
---
$ vim conf/slurm.conf # edit <your_partition_name>
---
command sbatch --export=PATH --ntasks-per-node=1
option time=* --time $0
option mem=* --mem-per-cpu $0
option mem=0
option num_threads=* --cpus-per-task $0 --ntasks-per-node=1
option num_threads=1 --cpus-per-task 1 --ntasks-per-node=1
default gpu=0
option gpu=0 -p <your_partion_name>
option gpu=* -p <your_partion_name> --gres=gpu:$0 --time 10-00:00:00
---
# run the recipe
$ ./run.sh
最后，你可以在 exp / train _ * / wav_restored 中获取生成的 wav 文件。
使用预先训练的模型来解码数据
为了合成你的数据，你需要以下东西：
- checkpoint-final.pkl (model parameter file)
- model.conf (model configuration file)
- stats.h5 (feature statistics file)
- *.wav (your own wav file)
过程如下：
$ cd egs/arctic/si-close
# download pre-trained model which trained with 6 arctic speakers
$ wget "https://www.dropbox.com/s/xt7qqmfgamwpqqg/si-close_lr1e-4_wd0_bs20k_ns_up.zip?dl=0" -O si-close_lr1e-4_wd0_bs20k_ns_up.zip
# unzip
$ unzip si-close_lr1e-4_wd0_bs20k_ns_up.zip
# make filelist of your own wav files
$ find <your_wav_dir> -name "*.wav" > wav.scp
# feature extraction
$ . ./path.sh
$ feature_extract.py \
--waveforms wav.scp \
--wavdir wav/test \
--hdf5dir hdf5/test \
--fs 16000 \
--shiftms 5 \
--minf0 <set_appropriate_value> \
--maxf0 <set_appropriate_value> \
--mcep_dim 24 \
--mcep_alpha 0.41 \
--highpass_cutoff 70 \
--fftl 1024 \
--n_jobs 1
# make filelist of feature file
$ find hdf5/test -name "*.h5" > feats.scp
# decode with pre-trained model
$ decode.py \
--feats feats.scp \
--stats si-close_lr1e-4_wd0_bs20k_ns_up/stats.h5 \
--outdir si-close_lr1e-4_wd0_bs20k_ns_up/wav \
--checkpoint si-close_lr1e-4_wd0_bs20k_ns_up/checkpoint-final.pkl \
--config si-close_lr1e-4_wd0_bs20k_ns_up/model.conf \
--fs 16000 \
--n_jobs 1 \
--n_gpus 1
# make filelist of generated wav file
$ find si-close_lr1e-4_wd0_bs20k_ns_up/wav -name "*.wav" > wav_generated.scp
# restore noise shaping
$ noise_shaping.py \
--waveforms wav_generated.scp \
--stats si-close_lr1e-4_wd0_bs20k_ns_up/stats.h5 \
--writedir si-close_lr1e-4_wd0_bs20k_ns_up/wav_restored \
--fs 16000 \
--shiftms 5 \
--fftl 1024 \
--mcep_dim_start 2 \
--mcep_dim_end 27 \
--mcep_alpha 0.41 \
--mag 0.5 \
--inv false \
--n_jobs 1
最后，你可以在 si-close_lr1e-4_wd0_bs20k_ns_up / wav_restored 中找到生成的 wav 文件。
结果：
NLP 工程师入门实践班：基于深度学习的自然语言处理
三大模块，五大应用，手把手快速入门 NLP
海外博士讲师，丰富项目经验
算法 + 实践，搭配典型行业应用
随到随学，专业社群，讲师在线答疑
▼▼▼
新人福利
关注 AI 研习社（okweiwu），回复 1 领取
【超过 1000G 神经网络 / AI / 大数据，教程，论文】
一次 PyTorch 的踩坑经历，以及如何避免梯度成为NaN
▼▼▼