Tactron2

Mel 스펙트로그램 예측에서 Wavenet을 조건화하여 자연 TTS 합성 의 PyTorch 구현 .

이 구현에는 분산 및 자동 혼합 정밀도 지원이 포함되며 LJSpeech 데이터 세트를 사용합니다 .

분산 및 자동 혼합 정밀도 지원은 NVIDIA의 Apex 및 AMP 에 의존합니다 .

게시된 Tacotron 2 및 WaveGlow 모델을 사용한 오디오 샘플을 보려면  웹사이트를 방문하십시오 .

https://github.com/NVIDIA/tacotron2

GitHub - NVIDIA/tacotron2: Tacotron 2 - PyTorch implementation with faster-than-realtime inference

https://github.com/hccho2/Tacotron2-Wavenet-Korean-TTS

GitHub - hccho2/Tacotron2-Wavenet-Korean-TTS: Korean TTS, Tacotron2, Wavenet

Tacotron2 모델과 Wavenet Vocoder를 결합하여 한국어 TTS구현하는 project입니다. Tacotron2 모델을 Multi-Speaker모델로 확장했습니다.

 

참고

https://www.youtube.com/watch?v=BmD8OA9FGR0&list=PLetSlH8YjIfWk_PBAXKWqQM4pqzMMENrb&index=38 

https://velog.io/@tobigsvoice1516/Deep-Learning-Tacotron2-Transformer

https://joungheekim.github.io/2020/10/08/paper-review/

코렙으로 사용해보기 ( nVidia )

https://www.youtube.com/playlist?list=PL9mhQYIlKEhfyZxdateDkmmpXbTLy_-MN 

토크ON 78차. 딥러닝 기반 음성합성(1) | T아카데미

https://colab.research.google.com/drive/1pz5DHXRmiobN0TSh_xsVjF8_OqKayZcl?usp=sharing 

https://tacademy.skplanet.com/live/player/onlineLectureDetail.action?seq=184 

딥러닝 기반 음성합성(1) | T아카데미 온라인강의