VoiceCraft: ferramenta de clonagem de fala e conversão de texto em fala de código aberto com amostra zero

Introdução geral

O VoiceCraft é uma ferramenta de edição de fala de código aberto e de síntese de fala de amostra zero baseada no modelo de linguagem Neural Codec. Ele emprega um método inovador de geração de sequência codificada que permite operações de inserção, exclusão e substituição em sequências de fala existentes para gerar uma fala editada natural e coerente. Além disso, o VoiceCraft oferece suporte à síntese de fala com amostra zero, eliminando a necessidade de ajuste fino adicional para alto-falantes específicos. A ferramenta apresenta bom desempenho em várias tarefas de processamento de fala, superando significativamente os atuais modelos SOTA do setor.

Lista de funções

• Edição de voz: suporta operações de inserção, exclusão e substituição para gerar uma voz de edição natural e suave.
• Síntese de fala de amostra zero: gera a voz do falante-alvo sem ajuste fino adicional.
• Com base na arquitetura do Transformer: técnicas de mascaramento causal e empilhamento atrasado são usadas para melhorar a qualidade da geração.
• Modelos de código aberto: gratuitos para download e uso no Huggingface e no AI Express.
• UI interativa: a integração com a biblioteca Gradio permite que os usuários controlem e testem modelos de forma intuitiva.

Usando a Ajuda

Processo de instalação

1. Clone o repositório do projeto em um diretório local:

   git clone git@github.com:jasonppy/VoiceCraft.git
   cd VoiceCraft
   

2. Certifique-se de que o Docker e o NVIDIA Container Toolkit estejam instalados em seu sistema (os sistemas Windows têm drivers integrados):

   sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit-base
   

3. Crie a imagem do Docker:

   compilação do docker --tag "voicecraft" .
   

4. Inicie um contêiner existente ou crie um novo contêiner e passe todas as GPUs:

   . /start-jupyter.sh  # Linux
   start-jupyter.bat   # Windows
   

5. Abra um navegador e acesse a URL exibida no terminal:

   registros do docker jupyter
   

6. Opcional: acesso ao interior do contêiner a partir de outro terminal:

   doca executar -it jupyter /bin/bash
   exportação USER=(seu_nome_de_usuário_linux_usado_acima)
   exportação HOME=/home/$USER
   sudo apt-get update
   

7. Verifique se a placa de vídeo está visível no contêiner:

   nvidia-smi
   

8. Abrir em seu navegadorinferência_tts.ipynbA célula é executada passo a passo.

Configurações ambientais

1. Criar e ativar um ambiente virtual:

   conda create -n voicecraft python=3.9.16
   conda activate voicecraft
   

2. Instale as dependências necessárias:

   pip install -e git+https://github.com/facebookresearch/audiocraft.git@c5157b5bf14bf83449c17ea1eeb66c19fb4bc7f0#egg=audiocraft
   pip install xformers==0.0.22
   pip install torchaudio==2.0.2 torch==2.0.1
   apt-get install ffmpeg
   apt-get install espeak-ng
   pip install tensorboard==2.16.2
   pip install phonemizer==3.2.1
   pip install datasets==2.16.0
   pip install torchmetrics==0.11.1
   pip install huggingface_hub==0.22.2
   conda install -c conda-forge montreal-forced-aligner=2.2.17 openfst=1.8.2 kaldi=5.5.1068
   modelo mfa download dictionary english_us_arpa
   modelo mfa download acoustic english_us_arpa
   conda install -n voicecraft ipykernel --no-deps --force-reinstall
   

Exemplo de raciocínio

1. Raciocínio de edição de voz:

   pythonemize_encodec_encode_hf.py --dataset_size xs --download_to path/to/store_huggingface_downloads --save_dir path/to/store_ extracted_codes_and_phonemes --encodec_model_path path/to/encodec_model --mega_batch_size 120 --batch_size 32 --max_len 30000
   

2. Inferência de síntese de fala com amostra zero:

   python tts_demo.py -h
   

Gradio

1. Execute-o no Colab:

   Aberto em Colab
   

2. Executado localmente:

   apt-get install -y espeak espeak-data libespeak1 libespeak-dev
   apt-get install -y festival*
   apt-get install -y build-essential
   apt-get install -y flac libasound2-dev libsndfile1-dev vorbis-tools
   apt-get install -y libxml2-dev libxslt-dev zlib1g-dev
   pip install -r gradio_requirements.txt
   python gradio_app.py
   

problemas comuns

• Como melhorar a naturalidade da fala gerada? Certifique-se de que o conteúdo do texto de entrada seja consistente com o estilo e o contexto da amostra de fala de destino.
• O que devo fazer se o arquivo de voz gerado estiver com ruído? Tente usar amostras de fala de maior qualidade ou ajustar os parâmetros do modelo.