(简体中文|[English](./README.md)) # 用 Opencpop 数据集训练 DiffSinger 模型 本用例包含用于训练 [DiffSinger](https://arxiv.org/abs/2105.02446) 模型的代码，使用 [Mandarin singing corpus](https://wenet.org.cn/opencpop/) 数据集。 ## 数据集 ### 下载并解压 从 [官方网站](https://wenet.org.cn/opencpop/download/) 下载数据集 ## 开始 假设数据集的路径是 `~/datasets/Opencpop`. 运行下面的命令会进行如下操作： 1. **设置原路径**。 2. 对数据集进行预处理。 3. 训练模型 4. 合成波形 - 从 `metadata.jsonl` 合成波形。 - （支持中）从文本文件合成波形。 5. （支持中）使用静态模型进行推理。 ```bash ./run.sh ``` 您可以选择要运行的一系列阶段，或者将 `stage` 设置为 `stop-stage` 以仅使用一个阶段，例如，运行以下命令只会预处理数据集。 ```bash ./run.sh --stage 0 --stop-stage 0 ``` ### 数据预处理 ```bash ./local/preprocess.sh ${conf_path} ``` 当它完成时。将在当前目录中创建 `dump` 文件夹。转储文件夹的结构如下所示。 ```text dump ├── dev │ ├── norm │ └── raw ├── phone_id_map.txt ├── speaker_id_map.txt ├── test │ ├── norm │ └── raw └── train ├── energy_stats.npy ├── norm ├── pitch_stats.npy ├── raw ├── speech_stats.npy └── speech_stretchs.npy ``` 数据集分为三个部分，即 `train` 、 `dev` 和 `test` ，每个部分都包含一个 `norm` 和 `raw` 子文件夹。原始文件夹包含每个话语的语音、音调和能量特征，而 `norm` 文件夹包含规范化的特征。用于规范化特征的统计数据是从 `dump/train/*_stats.npy` 中的训练集计算出来的。`speech_stretchs.npy` 中包含 mel谱每个维度上的最小值和最大值，用于 diffusion 模块训练/推理前的线性拉伸。 注意：由于非 norm 特征训练效果由于 norm，因此 `norm` 下保存的特征是未经过 norm 的特征。 此外，还有一个 `metadata.jsonl` 在每个子文件夹中。它是一个类似表格的文件，包含话语id，音色id，音素、文本长度、语音长度、音素持续时间、语音特征路径、音调特征路径、能量特征路径、音调，音调持续时间，是否为转音。 ### 模型训练 ```bash CUDA_VISIBLE_DEVICES=${gpus} ./local/train.sh ${conf_path} ${train_output_path} ``` `./local/train.sh` 调用 `${BIN_DIR}/train.py` 。 以下是完整的帮助信息。 ```text usage: train.py [-h] [--config CONFIG] [--train-metadata TRAIN_METADATA] [--dev-metadata DEV_METADATA] [--output-dir OUTPUT_DIR] [--ngpu NGPU] [--phones-dict PHONES_DICT] [--speaker-dict SPEAKER_DICT] [--speech-stretchs SPEECH_STRETCHS] Train a DiffSinger model. optional arguments: -h, --help show this help message and exit --config CONFIG fastspeech2 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. --speaker-dict SPEAKER_DICT speaker id map file for multiple speaker model. --speech-stretchs SPEECH_STRETCHS min amd max mel for stretching. ``` 1. `--config` 是一个 yaml 格式的配置文件，用于覆盖默认配置，位于 `conf/default.yaml`. 2. `--train-metadata` 和 `--dev-metadata` 应为 `dump` 文件夹中 `train` 和 `dev` 下的规范化元数据文件 3. `--output-dir` 是保存结果的目录。 检查点保存在此目录中的 `checkpoints/` 目录下。 4. `--ngpu` 要使用的 GPU 数，如果 ngpu==0，则使用 cpu 。 5. `--phones-dict` 是音素词汇表文件的路径。 6. `--speech-stretchs` mel的最小最大值数据的文件路径。 ### 合成 我们使用 parallel opencpop 作为神经声码器（vocoder）。 从 [pwgan_opencpop_ckpt_1.4.0.zip](https://paddlespeech.bj.bcebos.com/t2s/svs/opencpop/pwgan_opencpop_ckpt_1.4.0.zip) 下载预训练的 parallel wavegan 模型并将其解压。 ```bash unzip pwgan_opencpop_ckpt_1.4.0.zip ``` Parallel WaveGAN 检查点包含如下文件。 ```text pwgan_opencpop_ckpt_1.4.0.zip ├── default.yaml # 用于训练 parallel wavegan 的默认配置 ├── snapshot_iter_100000.pdz # parallel wavegan 的模型参数 └── feats_stats.npy # 训练平行波形时用于规范化谱图的统计数据 ``` `./local/synthesize.sh` 调用 `${BIN_DIR}/../synthesize.py` 即可从 `metadata.jsonl`中合成波形。 ```bash CUDA_VISIBLE_DEVICES=${gpus} ./local/synthesize.sh ${conf_path} ${train_output_path} ${ckpt_name} ``` ```text usage: synthesize.py [-h] [--am {diffsinger_opencpop}] [--am_config AM_CONFIG] [--am_ckpt AM_CKPT] [--am_stat AM_STAT] [--phones_dict PHONES_DICT] [--voc {pwgan_opencpop}] [--voc_config VOC_CONFIG] [--voc_ckpt VOC_CKPT] [--voc_stat VOC_STAT] [--ngpu NGPU] [--test_metadata TEST_METADATA] [--output_dir OUTPUT_DIR] [--speech_stretchs SPEECH_STRETCHS] Synthesize with acoustic model & vocoder optional arguments: -h, --help show this help message and exit --am {speedyspeech_csmsc,fastspeech2_csmsc,fastspeech2_ljspeech,fastspeech2_aishell3,fastspeech2_vctk,tacotron2_csmsc,tacotron2_ljspeech,tacotron2_aishell3} Choose acoustic model type of tts task. --am_config AM_CONFIG Config of acoustic model. --am_ckpt AM_CKPT Checkpoint file of acoustic model. --am_stat AM_STAT mean and standard deviation used to normalize spectrogram when training acoustic model. --phones_dict PHONES_DICT phone vocabulary file. --tones_dict TONES_DICT tone vocabulary file. --speaker_dict SPEAKER_DICT speaker id map file. --voice-cloning VOICE_CLONING whether training voice cloning model. --voc {pwgan_csmsc,pwgan_ljspeech,pwgan_aishell3,pwgan_vctk,mb_melgan_csmsc,wavernn_csmsc,hifigan_csmsc,hifigan_ljspeech,hifigan_aishell3,hifigan_vctk,style_melgan_csmsc} Choose vocoder type of tts task. --voc_config VOC_CONFIG Config of voc. --voc_ckpt VOC_CKPT Checkpoint file of voc. --voc_stat VOC_STAT mean and standard deviation used to normalize spectrogram when training voc. --ngpu NGPU if ngpu == 0, use cpu. --test_metadata TEST_METADATA test metadata. --output_dir OUTPUT_DIR output dir. --speech-stretchs mel min and max values file. ``` ## 预训练模型 预先训练的 DiffSinger 模型： - [diffsinger_opencpop_ckpt_1.4.0.zip](https://paddlespeech.bj.bcebos.com/t2s/svs/opencpop/diffsinger_opencpop_ckpt_1.4.0.zip) DiffSinger 检查点包含下列文件。 ```text diffsinger_opencpop_ckpt_1.4.0.zip ├── default.yaml # 用于训练 diffsinger 的默认配置 ├── energy_stats.npy # 训练 diffsinger 时如若需要 norm energy 会使用到的统计数据 ├── phone_id_map.txt # 训练 diffsinger 时的音素词汇文件 ├── pitch_stats.npy # 训练 diffsinger 时如若需要 norm pitch 会使用到的统计数据 ├── snapshot_iter_160000.pdz # 模型参数和优化器状态 ├── speech_stats.npy # 训练 diffsinger 时用于规范化频谱图的统计数据 └── speech_stretchs.npy # 训练 diffusion 前用于 mel 谱拉伸的最小及最大值 ``` 目前文本前端未完善，暂不支持 `synthesize_e2e` 的方式合成音频。尝试效果可先使用 `synthesize`。