# Tacotron 2 (without wavenet)

## 论文

https://arxiv.org/abs/1712.05884

## 模型结构

Tacotron2与第一代相比剔除了CBHG模块，改为LSTM和卷积层，在保证语音合成质量的前提下简化了模型结构，提高训练和推理效率，在Vocoder部分使用可训练的WaveNet替换掉第一代中的Griffin-Lim算法，能够以高质量和高保真度生成音频波形

![](https://developer.sourcefind.cn/codes/modelzoo/tacotron2/-/raw/main/tacotron2%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%BB%93%E6%9E%84.png?inline=false)

## 算法原理

Tacotron 2 模型通过使用编码器-解码器架构结合注意力机制，将文本序列转换为梅尔频谱图，然后利用WaveNet声码器将这些频谱图转化为自然语音波形，其核心在于端到端的训练方式和高质量语音合成能力。

![](https://developer.sourcefind.cn/codes/modelzoo/tacotron2/-/raw/main/LSTM.png?inline=false)

## 环境配置

### Docker（方法一）

拉取镜像，启动并进入容器

```
docker pull image.sourcefind.cn:5000/dcu/admin/base/pytorch:2.1.0-py3.10-dtk24.04.3-ubuntu20.04
# <Image ID>用上面拉取docker镜像的ID替换
# <Host Path>主机端路径
# <Container Path>容器映射路径
docker run --shm-size 80g --network=host --name=tacotron2 -v /opt/hyhal:/opt/hyhal:ro --privileged --device=/dev/kfd --device=/dev/dri --group-add video --cap-add=SYS_PTRACE --security-opt seccomp=unconfined -v <Host Path>:<Container Path> -it <Image ID> /bin/bash
```

### Dockerfile（方法二）

```
# <Host Path>主机端路径
# <Container Path>容器映射路径
docker build -t tacotron2_image .
docker run --shm-size 80g \
    --network=host \
    --name=tacotron2 \
    -v /opt/hyhal:/opt/hyhal:ro \
    --privileged \
    --device=/dev/kfd \
    --device=/dev/dri \
    --group-add video \
    --cap-add=SYS_PTRACE \
    --security-opt seccomp=unconfined \
    --v <Host Path>:<Container Path> <Image ID> \
    -it tacotron2_image
```

### Anaconda（方法三）

```
conda create -n tacotron2 python=3.10
#主要库版本有：
#DTK：24.04.3
#python3.10
#torch：2.1.0
```

### 拉取代码仓

```
git clone http://developer.sourcefind.cn/codes/modelzoo/tacotron2.git
```

```
cd tacotron2
```

### 初始化子模块

```
git submodule init; git submodule update
```

### 更新.wav路径

```
sed -i -- 's,DUMMY,/LJSpeech-1.1/wavs,g' filelists/*.txt
```

### 安装python依赖

```
pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
```

## 数据集

采用的数据集为LJSpeech-1.1，用于语音合成的数据集，包含语音和文本信息，语音为wav格式，文本以csv格式保存。

官方链接：https://data.keithito.com/data/speech/LJSpeech-1.1.tar.bz2

## 训练

### 单卡训练

```
bash run_single.sh
```

### 多卡训练

```
bash run_multi.sh
```

## 推理

将inference.py中的”checkpoint_path“和”waveglow_path“换成自己的路径，运行inference.py

```python
export HIP_VISIBLE_DEVICES 设置可见卡
python inference.py
```

## result

```
输入："Waveglow is really awesome!"
输出：“./output/output_audio.wav”以及“./output/mel_spectrograms.png”
```

### 精度

无

## 应用场景

### 算法分类

```
语音合成
```

### 热点应用行业

```
金融、制造、科研、政府、教育、气象
```

## 预训练权重

## 源码仓库及问题反馈

http://developer.sourcefind.cn/codes/modelzoo/tacotron2_pytorch

## 参考

[tacotron2](https://github.com/NVIDIA/tacotron2)