人工智能语音音频【免费下载链接】PaddleSpeechEasy-to-use Speech Toolkit including Self-Supervised Learning model, SOTA/Streaming ASR with punctuation, Streaming TTS with text frontend, Speaker Verification System, End-to-End Speech Translation and Keyword Spotting. Won NAACL2022 Best Demo Award.项目地址https://gitcode.com/gh_mirrors/pa/PaddleSpeech点击查看免费下载本指南以 PaddleSpeech 仓库中 examples/ljspeech/tts1 示例为骨架系统讲解基于 LJSpeech-1.1 数据集从零训练TransformerTTS文本到语音TTS模型并配合WaveFlow神经声码器完成语音合成的完整流程。读完本文你将掌握 PaddleSpeech 多阶段脚本stage的运行机制、dump 特征目录结构、训练与合成脚本的全部命令行参数以及 conf/default.yaml 中每个模型超参数的工程含义可以直接复制命令在自己的环境下复现实验。一、示例概览tts1 解决什么问题examples/ljspeech/tts1是 PaddleSpeech 为 LJSpeechLJ Speech英文单说话人数据集提供的 TransformerTTS 训练示例。TransformerTTS 是论文《Neural Speech Synthesis with Transformer Network》中提出的端到端 TTS 模型它用 Transformer 的 encoder-decoder 结构把音素phone序列映射为Mel 频谱mel-filterbank序列再交由声码器重建波形。在 PaddleSpeech 源码中该模型实现于 paddlespeech/t2s/models/transformer_tts/transformer_tts.py类的 docstring 明确注明了其论文出处https://arxiv.org/pdf/1809.08895.pdf。整个示例目录包含以下核心文件文件作用run.sh一键入口脚本按 stage 串联预处理、训练、合成path.sh环境变量初始化定义MAIN_ROOT、BIN_DIRconf/default.yaml全部超参数配置特征、模型、优化器、训练local/preprocess.sh数据预处理提特征、统计、归一化local/train.sh训练脚本调用train.pylocal/synthesize.sh从metadata.jsonl批量合成local/synthesize_e2e.sh从文本文件端到端合成其中BIN_DIR指向 paddlespeech/t2s/exps/transformer_tts其下存放preprocess.py、normalize.py、train.py、synthesize.py、synthesize_e2e.py五个可执行入口所有 shell 脚本最终都调用这些 Python 程序。二、数据集准备下载并解压 LJSpeech-1.1本示例使用的数据集是LJSpeech-1.1约 13,100 条英文语音片段由一位女性朗读者录制总时长约 24 小时采样率 22050 Hz。请从 LJSpeech 官方网站下载该数据集并将其解压到~/datasets目录最终目录结构应为~/datasets/LJSpeech-1.1/注意local/preprocess.sh中写死了数据根目录为~/datasets/LJSpeech-1.1/见 examples/ljspeech/tts1/local/preprocess.sh 中的--rootdir~/datasets/LJSpeech-1.1/因此请按此约定放置数据避免路径不匹配。LJSpeech 目录内的文本标注文件采用|分隔的元数据格式形如utt_id|转录文本|规范化文本。在 paddlespeech/t2s/exps/transformer_tts/preprocess.py 的get_lj_sentences函数中可以看到解析逻辑按行split(|)取第一列作为 utterance id并按前两位字符提取说话人本数据集中均为LJ取最后一列作为原始文本再调用英文前端English的phoneticize方法把文本转成音素序列。这说明预处理的输入并不直接使用音频而是「元数据行 前端音素化」的组合。三、一键运行理解 run.sh 的 stage 机制准备好数据集后在examples/ljspeech/tts1目录下执行./run.sh该命令会依次完成四件事source path加载 path.sh设置MAIN_ROOT仓库根目录、BIN_DIRpaddlespeech/t2s/exps/transformer_tts以及PYTHONPATH使后续脚本能找到库代码。preprocess the dataset提取特征、统计并归一化数据。train the model训练 TransformerTTS 模型。synthesize wavs分别从metadata.jsonl和文本文件合成波形。run.sh 通过stage与stop_stage两个变量控制执行范围并借助utils/parse_options.sh解析命令行参数。若只想运行其中某个阶段把stage设为stop-stage即可例如只做数据预处理./run.sh --stage 0 --stop-stage 0各 stage 与 run.sh 中脚本片段的对应关系如下stage执行内容run.sh 中的实现0数据预处理./local/preprocess.sh ${conf_path}1模型训练CUDA_VISIBLE_DEVICES${gpus} ./local/train.sh ${conf_path} ${train_output_path}2从 metadata 合成CUDA_VISIBLE_DEVICES${gpus} ./local/synthesize.sh ${conf_path} ${train_output_path} ${ckpt_name}3从文本端到端合成CUDA_VISIBLE_DEVICES${gpus} ./local/synthesize_e2e.sh ...run.sh 顶部的默认变量均可被命令行覆盖gpus0,1 # 使用的 GPU 编号 stage0 stop_stage100 # 默认跑完全部阶段 conf_pathconf/default.yaml # 配置文件 train_output_pathexp/default # 训练输出目录 ckpt_namesnapshot_iter_403.pdz # 用于合成的 checkpoint 文件名从源码看local/train.sh内部写死了--ngpu2因此默认脚本按双卡训练设计如果只有单卡建议修改gpus与--ngpu保持一致。四、数据预处理dump 目录结构与 metadata.jsonl预处理由 local/preprocess.sh 完成其等价命令为./local/preprocess.sh ${conf_path}脚本内部包含三个子阶段提取特征调用preprocess.py参数为--datasetljspeech、--rootdir~/datasets/LJSpeech-1.1/、--dumpdirdump、--config-pathconf/default.yaml、--num-cpu8。特征提取基于配置中的fs / n_fft / win_length / n_shift / n_mels等参数计算 80 维 Log-Mel FBank源码中对应 paddlespeech/t2s/datasets/get_feats.py 的LogMelFBank类。统计特征调用utils/compute_statistics.py对dump/train/raw/metadata.jsonl中speech字段计算均值与标准差输出dump/train/speech_stats.npy。归一化对 train/dev/test 三部分分别调用normalize.py其中dev 和 test 必须复用 train 的统计量--speech-statsdump/train/speech_stats.npy并生成phone_id_map.txt音素到 id 映射与speaker_id_map.txt说话人到 id 映射。预处理完成后当前目录下会生成dump文件夹结构如下dump ├── dev │ ├── norm │ └── raw ├── phone_id_map.txt ├── speaker_id_map.txt ├── test │ ├── norm │ └── raw └── train ├── norm ├── raw └── speech_stats.npy数据被划分为train、dev、test三部分每个部分含raw原始特征与norm归一化后特征两个子目录。归一化使用的统计量来自训练集即dump/train/speech_stats.npy。每个子目录中都有一个metadata.jsonl它是一份表格式文件逐行记录每条 utterance 的音素序列phones、文本长度text_lengths、语音长度speech_lengths、语音特征路径、说话人speaker以及 utterance id。训练与合成阶段都直接消费这份 metadata在 paddlespeech/t2s/exps/transformer_tts/train.py 中训练数据通过jsonlines.open(args.train_metadata)读入并用DataTable按text / text_lengths / speech / speech_lengths四个字段组织其中speech字段通过np.load转换器按路径加载.npy特征文件。五、模型训练train.py 与超参数详解训练入口由 local/train.sh 调用CUDA_VISIBLE_DEVICES${gpus} ./local/train.sh ${conf_path} ${train_output_path}其实际执行的 Python 命令以双卡为例python3 ${BIN_DIR}/train.py \ --train-metadatadump/train/norm/metadata.jsonl \ --dev-metadatadump/dev/norm/metadata.jsonl \ --config${conf_path} \ --output-dir${train_output_path} \ --ngpu2 \ --phones-dictdump/phone_id_map.txt5.1 train.py 完整参数usage: train.py [-h] [--config CONFIG] [--train-metadata TRAIN_METADATA] [--dev-metadata DEV_METADATA] [--output-dir OUTPUT_DIR] [--ngpu NGPU] [--phones-dict PHONES_DICT] Train a TransformerTTS model with LJSpeech TTS dataset. optional arguments: -h, --help show this help message and exit --config CONFIG TransformerTTS config file. --train-metadata TRAIN_METADATA training data. --dev-metadata DEV_METADATA dev data. --output-dir OUTPUT_DIR output dir. --ngpu NGPU if ngpu 0, use cpu. --phones-dict PHONES_DICT phone vocabulary file.各参数要点--configYAML 格式配置文件覆盖默认超参数即 conf/default.yaml。--train-metadata/--dev-metadata应指向dump目录下train、dev的norm子目录中的metadata.jsonl。--output-dir实验输出目录checkpoint 保存在该目录下的checkpoints/中。--ngpu使用的 GPU 数量为 0 时使用 CPU。--phones-dict音素词汇表文件路径即预处理生成的dump/phone_id_map.txt。5.2 从源码理解 train.py 的训练管线阅读 paddlespeech/t2s/exps/transformer_tts/train.py 可以发现几个关键实现事实设备选择ngpu 0且 Paddle 编译支持 CUDA/NPU 时选择对应设备否则回退 CPUworld_size 1时调用paddle.distributed.init_parallel_env()初始化并行环境。随机种子seed_everything(config.seed)在分布式训练中保证多进程一致。词表大小从phones_dict文件按行读取得到音素列表vocab_size len(phn_id)作为模型的idim输出维度odim config.n_mels本示例为 80。模型构建TransformerTTS(idimvocab_size, odimodim, **config[model])即 config 中model段的所有键值对都会作为模型构造参数传入。数据加载使用DistributedBatchSamplertransformer_single_spk_batch_fncollate 函数num_workers与batch_size均来自 config。训练扩展每 epoch 执行一次 dev 集评估TransformerTTSEvaluator每 iteration 写一次 VisualDL 日志并通过Snapshot(max_sizeconfig.num_snapshots)保存快照即checkpoints/下的.pdz文件。多卡分发--ngpu 1时通过dist.spawn(train_sp, (args, config), nprocsargs.ngpu)拉起多进程训练。5.3 conf/default.yaml 配置逐项解读conf/default.yaml 是训练的核心配置按功能分为若干段下面给出关键项及其含义1特征相关mel 频谱提取参数参数默认值含义fs22050采样率Hz与 LJSpeech 原生采样率一致n_fft1024FFT 大小采样点数win_length1024窗长采样点数约 46.4 msn_shift256帧移采样点数约 11.6 msfmin0转 mel 时的最低频率Hzfmax8000转 mel 时的最高频率Hzn_mels80mel 频带数即输出频谱维度windowhann窗函数类型2数据加载参数默认值含义batch_size16训练批大小num_workers2DataLoader 子进程数3模型结构tts: transformerttsmodel段tts字段声明模型架构为transformerttsmodel段则是TransformerTTS类的关键字参数常用项如下参数默认值含义embed_dim0encoder prenet 中的 embedding 维度为 0 表示不使用eprenet_conv_layers0encoder prenet 卷积层数0 表示无 encoder preneteprenet_conv_filts0encoder prenet 卷积核尺寸eprenet_conv_chans0encoder prenet 卷积通道数dprenet_layers2decoder prenet 层数dprenet_units256decoder prenet 单元数adim512注意力变换维度aheads8多头注意力头数elayers6encoder 层数eunits1024encoder 前馈网络单元数dlayers6decoder 层数dunits1024decoder 前馈网络单元数positionwise_layer_typeconv1dposition-wise 层类型positionwise_conv_kernel_size1position-wise 卷积核大小postnet_layers5postnet 层数postnet_filts5postnet 卷积核尺寸postnet_chans256postnet 卷积通道数use_scaled_pos_encTrue是否使用可学习的缩放位置编码encoder_normalize_beforeTrueencoder block 前是否做 layer normdecoder_normalize_beforeTruedecoder block 前是否做 layer normreduction_factor1输出 reduction 因子init_typexavier_uniform参数初始化方式init_enc_alpha/init_dec_alpha1.0encoder/decoder 缩放位置编码 alpha 初值eprenet_dropout_rate0.0encoder prenet dropoutdprenet_dropout_rate0.5decoder prenet dropoutpostnet_dropout_rate0.5postnet dropouttransformer_enc_dropout_rate等0.1encoder/decoder 各子层FFN、位置编码、注意力dropoutnum_heads_applied_guided_attn2应用 guided attention loss 的头数num_layers_applied_guided_attn2应用 guided attention loss 的层数这些参数与 paddlespeech/t2s/models/transformer_tts/transformer_tts.py 中TransformerTTS类的构造函数一一对应如idim、odim、embed_dim、elayers、eunits、postnet_chans、use_scaled_pos_enc等模型 docstring 与配置注释互为印证。4Updater损失与训练更新逻辑参数默认值含义use_maskingTrue计算损失时是否对 padding 部分做 maskloss_typeL1损失类型L1use_guided_attn_lossTrue是否使用 guided attention lossguided_attn_loss_sigma0.4guided attention loss 的 sigmaguided_attn_loss_lambda10.0guided attention loss 权重modules_applied_guided_attn[encoder-decoder]应用该损失的模块bce_pos_weight5.0二值交叉熵中正样本权重TransformerTTSUpdater的实现位于 paddlespeech/t2s/models/transformer_tts/transformer_tts_updater.py它接收model、optimizer、dataloader、output_dir及上述 updater 参数在StandardUpdater的框架内完成前向、损失计算与反向更新TransformerTTSEvaluator则承担 dev 集评估。5优化器与训练设置参数默认值含义optimizer.optimadam优化器类型optimizer.learning_rate0.001学习率max_epoch500最大训练 epoch 数num_snapshots5保留的 snapshotcheckpoint数量上限seed10086随机种子六、语音合成metadata 批量合成与文本端到端合成本示例使用WaveFlow作为神经声码器对应仓库中的 examples/ljspeech/voc0 示例。WaveFlow 预训练模型压缩包waveflow_ljspeech_ckpt_0.3.zipresidual channel 为 128需从 PaddleSpeech 官方发布的预训练模型处下载下载后解压unzip waveflow_ljspeech_ckpt_0.3.zip解压得到的 WaveFlow checkpoint 包含两个文件waveflow_ljspeech_ckpt_0.3 ├── config.yaml # default config used to train waveflow └── step-2000000.pdparams # model parameters of waveflow两个子脚本中的 WaveFlow 路径写死为waveflow_ljspeech_ckpt_0.3/config.yaml与waveflow_ljspeech_ckpt_0.3/step-2000000.pdparams请确保解压后该目录位于examples/ljspeech/tts1下。6.1 从 metadata.jsonl 合成synthesize.pylocal/synthesize.sh 调用synthesize.py可从metadata.jsonl即测试集真实文本与特征批量合成波形CUDA_VISIBLE_DEVICES${gpus} ./local/synthesize.sh ${conf_path} ${train_output_path} ${ckpt_name}usage: synthesize.py [-h] [--transformer-tts-config TRANSFORMER_TTS_CONFIG] [--transformer-tts-checkpoint TRANSFORMER_TTS_CHECKPOINT] [--transformer-tts-stat TRANSFORMER_TTS_STAT] [--waveflow-config WAVEFLOW_CONFIG] [--waveflow-checkpoint WAVEFLOW_CHECKPOINT] [--phones-dict PHONES_DICT] [--test-metadata TEST_METADATA] [--output-dir OUTPUT_DIR] [--ngpu NGPU] Synthesize with transformer tts waveflow. optional arguments: -h, --help show this help message and exit --transformer-tts-config TRANSFORMER_TTS_CONFIG transformer tts config file. --transformer-tts-checkpoint TRANSFORMER_TTS_CHECKPOINT transformer tts checkpoint to load. --transformer-tts-stat TRANSFORMER_TTS_STAT mean and standard deviation used to normalize spectrogram when training transformer tts. --waveflow-config WAVEFLOW_CONFIG waveflow config file. --waveflow-checkpoint WAVEFLOW_CHECKPOINT waveflow checkpoint to load. --phones-dict PHONES_DICT phone vocabulary file. --test-metadata TEST_METADATA test metadata. --output-dir OUTPUT_DIR output dir. --ngpu NGPU if ngpu 0, use cpu.6.2 从文本文件端到端合成synthesize_e2e.pylocal/synthesize_e2e.sh 调用synthesize_e2e.py可从纯文本文件直接合成适合推理演示CUDA_VISIBLE_DEVICES${gpus} ./local/synthesize_e2e.sh ${conf_path} ${train_output_path} ${ckpt_name}usage: synthesize_e2e.py [-h] [--transformer-tts-config TRANSFORMER_TTS_CONFIG] [--transformer-tts-checkpoint TRANSFORMER_TTS_CHECKPOINT] [--transformer-tts-stat TRANSFORMER_TTS_STAT] [--waveflow-config WAVEFLOW_CONFIG] [--waveflow-checkpoint WAVEFLOW_CHECKPOINT] [--phones-dict PHONES_DICT] [--text TEXT] [--output-dir OUTPUT_DIR] [--ngpu NGPU] Synthesize with transformer tts waveflow. optional arguments: -h, --help show this help message and exit --transformer-tts-config TRANSFORMER_TTS_CONFIG transformer tts config file. --transformer-tts-checkpoint TRANSFORMER_TTS_CHECKPOINT transformer tts checkpoint to load. --transformer-tts-stat TRANSFORMER_TTS_STAT mean and standard deviation used to normalize spectrogram when training transformer tts. --waveflow-config WAVEFLOW_CONFIG waveflow config file. --waveflow-checkpoint WAVEFLOW_CHECKPOINT waveflow checkpoint to load. --phones-dict PHONES_DICT phone vocabulary file. --text TEXT text to synthesize, a utt_id sentence pair per line. --output-dir OUTPUT_DIR output dir. --ngpu NGPU if ngpu 0, use cpu.两组合成参数的关键说明--transformer-tts-config、--transformer-tts-checkpoint、--transformer-tts-stat、--phones-dict是 TransformerTTS 侧参数分别对应其预训练模型中的 4 个文件配置、checkpoint、统计量、音素表。--waveflow-config、--waveflow-checkpoint是 WaveFlow 侧参数对应其预训练模型的 2 个文件。--test-metadata应指向dump/test/norm/metadata.jsonl。--text为待合成文本文件每行格式为utt_id sentenceid 与句子成对可参考仓库自带的 paddlespeech/t2s/assets/sentences_en.txt内含001 Life was like a box of chocolates...等 9 句英文例句。--output-dir为合成音频输出目录synthesize.sh默认输出到${train_output_path}/testsynthesize_e2e.sh输出到${train_output_path}/test_e2e。--ngpu为使用的 GPU 数量为 0 时使用 CPU。另外两个脚本开头都设置了两个 Paddle 显存相关环境变量FLAGS_allocator_strategynaive_best_fit \ FLAGS_fraction_of_gpu_memory_to_use0.01 \前者选用更朴素的显存分配策略后者将单卡可用显存比例限制为 1%用于避免推理时显存占用过高。七、使用预训练模型快速合成PaddleSpeech 提供了在 LJSpeech 上训练好的 TransformerTTS 预训练模型压缩包名transformer_tts_ljspeech_ckpt_0.4.zip可从预训练模型下载页获取。解压后 checkpoint 包含 4 个文件transformer_tts_ljspeech_ckpt_0.4 ├── default.yaml # default config used to train transformer_tts ├── phone_id_map.txt # phone vocabulary file when training transformer_tts ├── snapshot_iter_201500.pdz # model parameters and optimizer states └── speech_stats.npy # statistics used to normalize spectrogram when training transformer_tts这四个文件恰好与synthesize.py/synthesize_e2e.py的四个 TransformerTTS 侧参数一一对应default.yaml → --transformer-tts-configsnapshot_iter_201500.pdz → --transformer-tts-checkpointspeech_stats.npy → --transformer-tts-statphone_id_map.txt → --phones-dict。结合 WaveFlow 预训练模型可用下面的命令对仓库自带的英文例句文件paddlespeech/t2s/assets/sentences_en.txt进行端到端合成source path.sh FLAGS_allocator_strategynaive_best_fit \ FLAGS_fraction_of_gpu_memory_to_use0.01 \ python3 ${BIN_DIR}/synthesize_e2e.py \ --transformer-tts-configtransformer_tts_ljspeech_ckpt_0.4/default.yaml \ --transformer-tts-checkpointtransformer_tts_ljspeech_ckpt_0.4/snapshot_iter_201500.pdz \ --transformer-tts-stattransformer_tts_ljspeech_ckpt_0.4/speech_stats.npy \ --waveflow-configwaveflow_ljspeech_ckpt_0.3/config.yaml \ --waveflow-checkpointwaveflow_ljspeech_ckpt_0.3/step-2000000.pdparams \ --text${BIN_DIR}/../../assets/sentences_en.txt \ --output-direxp/default/test_e2e \ --phones-dicttransformer_tts_ljspeech_ckpt_0.4/phone_id_map.txt执行前需保证source path.sh已设置好BIN_DIR两个预训练模型目录transformer_tts_ljspeech_ckpt_0.4、waveflow_ljspeech_ckpt_0.3位于当前目录下文本文件格式符合utt_id sentence约定。合成结果将写入exp/default/test_e2e。八、从源码看 TransformerTTS 的模型组成对于希望深入原理的读者paddlespeech/t2s/models/transformer_tts/transformer_tts.py 提供了完整实现可以印证配置中每个参数的真实作用TransformerTTS(nn.Layer)第 43 行起核心模型类docstring 描述为「将 token 序列转换为 Mel-filterbank 序列的 TTS-Transformer 模块」构造函数参数与conf/default.yaml的model段完全对齐。模型内部按idim音素词表大小与odimn_mels即 80决定输入输出维度embed_dim、eprenet_conv_layers等控制 encoder prenetelayers/eunits/aheads/adim控制 encoder 与注意力dlayers/dunits控制 decoderpostnet_*控制频谱后处理网络use_scaled_pos_enc控制缩放位置编码init_type与init_enc_alpha/init_dec_alpha控制初始化策略。同一文件中还定义了TransformerTTSInference(nn.Layer)第 726 行起推理封装类接收normalizer与已训练模型负责在合成阶段把模型输出的频谱反归一化再交给 WaveFlow 生成波形。训练侧的TransformerTTSUpdater与TransformerTTSEvaluator位于 paddlespeech/t2s/models/transformer_tts/transformer_tts_updater.py对应配置中updater段masking、L1 损失、guided attention loss 等的实际实现。九、常见问题与注意事项小结路径一致性预处理脚本写死数据根目录为~/datasets/LJSpeech-1.1/请严格按该路径放置数据。GPU 数量run.sh默认gpus0,1且train.sh写死--ngpu2单卡环境需同步修改--ngpu0表示纯 CPU 训练/推理。统计量复用dev与test归一化必须使用dump/train/speech_stats.npy否则特征分布不一致会导致训练评估失真。WaveFlow 依赖合成阶段依赖 WaveFlow 预训练模型的两个文件下载解压后目录名须与脚本中的waveflow_ljspeech_ckpt_0.3一致。文本格式--text文件每行必须是utt_id sentence形式仓库自带 paddlespeech/t2s/assets/sentences_en.txt 可作为格式参考。checkpoint 命名合成时通过ckpt_name指定exp/default/checkpoints/下的具体快照如snapshot_iter_403.pdz请根据实际训练进度选择存在的文件。按照本文的 stage 流程——下载数据、./run.sh --stage 0 --stop-stage 0预处理、./run.sh --stage 1 --stop-stage 1训练、再配好 WaveFlow 后执行 stage 2/3 或直接使用预训练模型合成即可完整跑通 TransformerTTS 的「训练 → 合成」闭环。赞分享人工智能语音音频【免费下载链接】PaddleSpeechEasy-to-use Speech Toolkit including Self-Supervised Learning model, SOTA/Streaming ASR with punctuation, Streaming TTS with text frontend, Speaker 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