Diffusion-VITS:VITS与Grad-TTS的融合

Grad-TTS的核心思想:把diffusion当做一个postnet(或者Plug-In)用于特征增强。因此,它可以是一种通用模块应用于任何网络中,典型的作为FastSpeech2的后处理模块。这里,作者以VITS的SVC场景为例,提供Grad-TTS融合进VITS的思想和代码。

思想:

1,训练原始VITS模型

具体实现,略~~~

2,训练插件Diffusion模型

1)冻结原始VITS模型所有参数

2)训练Diffusion模型学习Flow推理结果与wave后验编码结果Z之间的noise

3,Diffusion可以减少Flow推理结果与真值之间的Gap,可以减缓过平滑问题

代码:

VITS歌声转换中实现Plug-In-Diffsuion的代码(语音合成同样适用):

https://github.com/PlayVoice/so-vits-svc-5.0/tree/plug-in-diffusion

满足MIT协议下,该代码的使用无限制

下面是架构原理图,与操作步骤

Plug-in diffusion based on Grad-TTS from HUAWEI Noah's Ark Lab

Base framework ~~~

Plug-In-Diffusion

Notices

It looks like it's useless, but it seems to be somewhat useful

好像没啥用,好像有点用

训练

  1. Complete the training of the bigvgan-mix-v2 master model

    完成 bigvgan-mix-v2 主模型的训练

  2. Create a working path and pull the branch codes: different from the bigvgan-mix-v2

    创建工作路径,拉取分支代码:与 bigvgan-mix-v2 不同

  3. install additional dependencies for diffusion:

    为 diffusion 安装额外依赖:

    pip install einops

  4. Copy bigvgan-mix-v2 training data data_svc and files to the current working directory: same as bigvgan-mix-v2 training data

    拷贝 bigvgan-mix-v2 的训练数据 data_svc 与 files 到当前工作目录:与 bigvgan-mix-v2 训练数据一样

  5. Specify the master model path in configs/base.yaml:

    在 configs/base.yaml 中指定主模型路径:

    pretrain: "bigvgan-mix-v2/chkpt/sovits5.0/sovits5.0_0500.pt"

  6. Start train

    启动训练

    python svc_trainer.py --config configs/base.yaml --name plug

Check the log to be sure: your master model is loaded

复制代码
python svc_trainer.py --config configs/base.yaml --name plug
Batch size per GPU : 8
----------10----------
2023-09-06 06:31:23,136 - INFO - Start from 32k pretrain model: sovits5.0_1100. pt
plug.estimator.spk_mlp.0.weight is not in the checkpoint
plug.estimator.spk_mlp.0.bias is not in the checkpoint
plug.estimator.spk_mlp.2.weight is not in the checkpoint
plug.estimator.spk_mlp.2.bias is not in the checkpoint
plug.estimator.mlp.0.weight is not in the checkpoint
plug.estimator.mlp.0.bias is not in the checkpoint
plug.estimator.mlp.2.weight is not in the checkpoint
plug.estimator.mlp.2.bias is not in the checkpoint
plug.estimator.downs.0.0.mlp.1.weight is not in the checkpoint
plug.estimator.downs.0.0.mlp.1.bias is not in the checkpoint
plug.estimator.downs.0.0.block1.block.0.weight is not in the checkpoint
plug.estimator.downs.0.0.block1.block.0.bias is not in the checkpoint

Inference

复制代码
python svc_inference.py --config configs/base.yaml --model chkpt/plug/plug_***.pt --spk ./data_svc/singer/your_singer.spk.npy --wave test.wav

svc_inference.py has a small changes from bigvgan-mix-v2

相关推荐
冬奇Lab3 小时前
Workflow 系列(01):基础理论——三种执行模型与 Anthropic 5 种模式
人工智能·agent·工作流引擎
冬奇Lab3 小时前
每日一个开源项目(第143篇):page-agent - 纯 JS 的网页 GUI Agent,无需截图、无需插件、无需后端
前端·人工智能·agent
程序员cxuan5 小时前
虽迟但到!GPT-5.6 终于来了!
人工智能·后端·程序员
ZhengEnCi7 小时前
Q03-UI设计进阶技巧-让界面更高级的7个核心原则
人工智能
IT_陈寒7 小时前
React的这个渲染问题连官方文档都没说清楚
前端·人工智能·后端
不加辣椒8 小时前
第12章 工具调用与 Agent 提示工程
人工智能
用户1693176172668 小时前
前端给AI消息做日期分组与时间线
人工智能
i晟9 小时前
Claude Code Harness 深度拆解:从你敲回车到模型回复,中间发生了什么
人工智能
用户2527362781410 小时前
【踩坑复盘】我在本地跑 RAG 知识库时踩了 5 个大坑,吐血整理避坑指南
人工智能
大模型真好玩10 小时前
LangChain DeepAgents 速通指南(九)—— 生产级智能体框架 DeepAgents Code 源码导读
人工智能·langchain·agent