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ERNIE-SAT 是可以同时处理中英文的跨语言的语音-语言跨模态大模型，其在语音编辑、个性化语音合成以及跨语言的语音合成等多个任务取得了领先效果。可以应用于语音编辑、个性化合成、语音克隆、同传翻译等一系列场景，该项目供研究使用。
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## 模型框架
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ERNIE-SAT 中我们提出了两项创新：
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- 在预训练过程中将中英双语对应的音素作为输入，实现了跨语言、个性化的软音素映射
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- 采用语言和语音的联合掩码学习实现了语言和语音的对齐
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[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-3lOXKJXE-1655380879339)(.meta/framework.png)]
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## 使用说明
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### 1.安装飞桨与环境依赖
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- 本项目的代码基于 Paddle(version>=2.0)
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- 本项目开放提供加载 torch 版本的 vocoder 的功能
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- torch version>=1.8
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- 安装 htk: 在[官方地址](https://htk.eng.cam.ac.uk/)注册完成后，即可进行下载较新版本的 htk (例如 3.4.1)。同时提供[历史版本 htk 下载地址](https://htk.eng.cam.ac.uk/ftp/software/)
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- 1.注册账号，下载 htk
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- 2.解压 htk 文件，**放入项目根目录的 tools 文件夹中, 以 htk 文件夹名称放入**
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- 3.**注意**: 如果您下载的是 3.4.1 或者更高版本, 需要进入 HTKLib/HRec.c 文件中, **修改 1626 行和 1650 行**, 即把**以下两行的 dur<=0 都修改为 dur<0**，如下所示:
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```bash
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以htk3.4.1版本举例:
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(1)第1626行: if (dur<=0 && labid != splabid) HError(8522,"LatFromPaths: Align have dur<=0");
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修改为: if (dur<0 && labid != splabid) HError(8522,"LatFromPaths: Align have dur<0");
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(2)1650行: if (dur<=0 && labid != splabid) HError(8522,"LatFromPaths: Align have dur<=0 ");
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修改为: if (dur<0 && labid != splabid) HError(8522,"LatFromPaths: Align have dur<0 ");
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```
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- 4.**编译**: 详情参见解压后的 htk 中的 README 文件(如果未编译, 则无法正常运行)
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- 安装 ParallelWaveGAN: 参见[官方地址](https://github.com/kan-bayashi/ParallelWaveGAN)：按照该官方链接的安装流程，直接在**项目的根目录下** git clone ParallelWaveGAN 项目并且安装相关依赖即可。
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- 安装其他依赖: **sox, libsndfile**等
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### 2.预训练模型
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预训练模型 ERNIE-SAT 的模型如下所示:
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- [ERNIE-SAT_ZH](https://paddlespeech.bj.bcebos.com/Parakeet/released_models/ernie_sat/old/model-ernie-sat-base-zh.tar.gz)
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- [ERNIE-SAT_EN](https://paddlespeech.bj.bcebos.com/Parakeet/released_models/ernie_sat/old/model-ernie-sat-base-en.tar.gz)
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- [ERNIE-SAT_ZH_and_EN](https://paddlespeech.bj.bcebos.com/Parakeet/released_models/ernie_sat/old/model-ernie-sat-base-en_zh.tar.gz)
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创建 pretrained_model 文件夹，下载上述 ERNIE-SAT 预训练模型并将其解压:
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```bash
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mkdir pretrained_model
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cd pretrained_model
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tar -zxvf model-ernie-sat-base-en.tar.gz
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tar -zxvf model-ernie-sat-base-zh.tar.gz
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tar -zxvf model-ernie-sat-base-en_zh.tar.gz
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```
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### 3.下载
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1. 本项目使用 parallel wavegan 作为声码器（vocoder）:
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- [pwg_aishell3_ckpt_0.5.zip](https://paddlespeech.bj.bcebos.com/Parakeet/released_models/pwgan/pwg_aishell3_ckpt_0.5.zip)
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创建 download 文件夹，下载上述预训练的声码器（vocoder）模型并将其解压:
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```bash
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mkdir download
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cd download
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unzip pwg_aishell3_ckpt_0.5.zip
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```
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2. 本项目使用 [FastSpeech2](https://arxiv.org/abs/2006.04558) 作为音素（phoneme）的持续时间预测器:
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- [fastspeech2_conformer_baker_ckpt_0.5.zip](https://paddlespeech.bj.bcebos.com/Parakeet/released_models/fastspeech2/fastspeech2_conformer_baker_ckpt_0.5.zip) 中文场景下使用
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- [fastspeech2_nosil_ljspeech_ckpt_0.5.zip](https://paddlespeech.bj.bcebos.com/Parakeet/released_models/fastspeech2/fastspeech2_nosil_ljspeech_ckpt_0.5.zip) 英文场景下使用
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下载上述预训练的 fastspeech2 模型并将其解压:
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```bash
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cd download
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unzip fastspeech2_conformer_baker_ckpt_0.5.zip
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unzip fastspeech2_nosil_ljspeech_ckpt_0.5.zip
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```
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3. 本项目使用 HTK 获取输入音频和文本的对齐信息:
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- [aligner.zip](https://paddlespeech.bj.bcebos.com/Parakeet/released_models/ernie_sat/old/aligner.zip)
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下载上述文件到 tools 文件夹并将其解压:
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```bash
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cd tools
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unzip aligner.zip
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```
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### 4.推理
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本项目当前开源了语音编辑、个性化语音合成、跨语言语音合成的推理代码，后续会逐步开源。
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注：当前英文场下的合成语音采用的声码器默认为 vctk_parallel_wavegan.v1.long, 可在[该链接](https://github.com/kan-bayashi/ParallelWaveGAN)中找到; 若 use_pt_vocoder 参数设置为 False，则英文场景下使用 paddle 版本的声码器。
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我们提供特定音频文件, 以及其对应的文本、音素相关文件:
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- prompt_wav: 提供的音频文件
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- prompt/dev: 基于上述特定音频对应的文本、音素相关文件
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```text
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prompt_wav
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├── p299_096.wav # 样例语音文件1
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├── p243_313.wav # 样例语音文件2
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└── ...
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```
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```text
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prompt/dev
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├── text # 样例语音对应文本
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├── wav.scp # 样例语音路径
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├── mfa_text # 样例语音对应音素
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├── mfa_start # 样例语音中各个音素的开始时间
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└── mfa_end # 样例语音中各个音素的结束时间
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```
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1. `--am` 声学模型格式符合 {model_name}_{dataset}
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2. `--am_config`, `--am_checkpoint`, `--am_stat` 和 `--phones_dict` 是声学模型的参数，对应于 fastspeech2 预训练模型中的 4 个文件。
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3. `--voc` 声码器(vocoder)格式是否符合 {model_name}_{dataset}
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4. `--voc_config`, `--voc_checkpoint`, `--voc_stat` 是声码器的参数，对应于 parallel wavegan 预训练模型中的 3 个文件。
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5. `--lang` 对应模型的语言可以是 `zh` 或 `en` 。
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6. `--ngpu` 要使用的 GPU 数，如果 ngpu==0，则使用 cpu。
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7. `--model_name` 模型名称
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8. `--uid` 特定提示(prompt)语音的 id
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9. `--new_str` 输入的文本(本次开源暂时先设置特定的文本)
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10. `--prefix` 特定音频对应的文本、音素相关文件的地址
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11. `--source_lang` , 源语言
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12. `--target_lang` , 目标语言
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13. `--output_name` , 合成语音名称
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14. `--task_name` , 任务名称, 包括：语音编辑任务、个性化语音合成任务、跨语言语音合成任务
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运行以下脚本即可进行实验
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```shell
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./run_sedit_en.sh # 语音编辑任务(英文)
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./run_gen_en.sh # 个性化语音合成任务(英文)
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./run_clone_en_to_zh.sh # 跨语言语音合成任务(英文到中文的语音克隆)
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```
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