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(简体中文|[English](./README.md))
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# 用 CSMSC 数据集训练 FastSpeech2 模型
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本用例包含用于训练 [Fastspeech2](https://arxiv.org/abs/2006.04558) 模型的代码，使用 [Chinese Standard Mandarin Speech Copus](https://www.data-baker.com/open_source.html) 数据集。
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## 数据集
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### 下载并解压
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从 [官方网站](https://test.data-baker.com/data/index/source) 下载数据集
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### 获取MFA结果并解压
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我们使用 [MFA](https://github.com/MontrealCorpusTools/Montreal-Forced-Aligner) 去获得 fastspeech2 的音素持续时间。
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你们可以从这里下载 [baker_alignment_tone.tar.gz](https://paddlespeech.bj.bcebos.com/MFA/BZNSYP/with_tone/baker_alignment_tone.tar.gz), 或参考 [mfa example](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSpeech/tree/develop/examples/other/mfa) 训练你自己的模型。
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## 开始
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假设数据集的路径是 `~/datasets/BZNSYP`.
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假设CSMSC的MFA结果路径为 `./baker_alignment_tone`.
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运行下面的命令会进行如下操作：
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1. **设置原路径**。
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2. 对数据集进行预处理。
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3. 训练模型
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4. 合成波形
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- 从 `metadata.jsonl` 合成波形。
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- 从文本文件合成波形。
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5. 使用静态模型进行推理。
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```bash
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./run.sh
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```
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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。
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```bash
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./run.sh --stage 0 --stop-stage 0
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```
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### 数据预处理
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```bash
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./local/preprocess.sh ${conf_path}
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```
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当它完成时。将在当前目录中创建 `dump` 文件夹。转储文件夹的结构如下所示。
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```text
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dump
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├── dev
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│ ├── norm
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│ └── raw
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├── phone_id_map.txt
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├── speaker_id_map.txt
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├── test
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│ ├── norm
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│ └── raw
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└── train
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├── energy_stats.npy
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├── norm
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├── pitch_stats.npy
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├── raw
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└── speech_stats.npy
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```
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数据集分为三个部分，即 `train` 、 `dev` 和 `test` ，每个部分都包含一个 `norm` 和 `raw` 子文件夹。原始文件夹包含每个话语的语音、音调和能量特征，而 `norm` 文件夹包含规范化的特征。用于规范化特征的统计数据是从 `dump/train/*_stats.npy` 中的训练集计算出来的。
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此外，还有一个 `metadata.jsonl` 在每个子文件夹中。它是一个类似表格的文件，包含音素、文本长度、语音长度、持续时间、语音特征路径、音调特征路径、能量特征路径、说话人和每个话语的 id。
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### 模型训练
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```bash
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CUDA_VISIBLE_DEVICES=${gpus} ./local/train.sh ${conf_path} ${train_output_path}
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```
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`./local/train.sh` 调用 `${BIN_DIR}/train.py` 。
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以下是完整的帮助信息。
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```text
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usage: train.py [-h] [--config CONFIG] [--train-metadata TRAIN_METADATA]
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[--dev-metadata DEV_METADATA] [--output-dir OUTPUT_DIR]
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[--ngpu NGPU] [--phones-dict PHONES_DICT]
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[--speaker-dict SPEAKER_DICT] [--voice-cloning VOICE_CLONING]
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Train a FastSpeech2 model.
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optional arguments:
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-h, --help show this help message and exit
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--config CONFIG fastspeech2 config file.
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--train-metadata TRAIN_METADATA
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training data.
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--dev-metadata DEV_METADATA
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dev data.
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--output-dir OUTPUT_DIR
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output dir.
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--ngpu NGPU if ngpu=0, use cpu.
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--phones-dict PHONES_DICT
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phone vocabulary file.
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--speaker-dict SPEAKER_DICT
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speaker id map file for multiple speaker model.
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--voice-cloning VOICE_CLONING
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whether training voice cloning model.
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```
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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`.
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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
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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。
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4. `--ngpu` 要使用的 GPU 数，如果 ngpu==0，则使用 cpu 。
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5. `--phones-dict` 是音素词汇表文件的路径。
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### 合成
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我们使用 [parallel wavegan](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSpeech/tree/develop/examples/csmsc/voc1) 作为神经声码器（vocoder）。
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从 [pwg_baker_ckpt_0.4.zip](https://paddlespeech.bj.bcebos.com/Parakeet/released_models/pwgan/pwg_baker_ckpt_0.4.zip) 下载预训练的 parallel wavegan 模型并将其解压。
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```bash
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unzip pwg_baker_ckpt_0.4.zip
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```
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Parallel WaveGAN 检查点包含如下文件。
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```text
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pwg_baker_ckpt_0.4
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├── pwg_default.yaml # 用于训练 parallel wavegan 的默认配置
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├── pwg_snapshot_iter_400000.pdz # parallel wavegan 的模型参数
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└── pwg_stats.npy # 训练平行波形时用于规范化谱图的统计数据
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```
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`./local/synthesize.sh` 调用 `${BIN_DIR}/../synthesize.py` 即可从 `metadata.jsonl`中合成波形。
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```bash
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CUDA_VISIBLE_DEVICES=${gpus} ./local/synthesize.sh ${conf_path} ${train_output_path} ${ckpt_name}
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```
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```text
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usage: synthesize.py [-h]
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[--am {speedyspeech_csmsc,fastspeech2_csmsc,fastspeech2_ljspeech,fastspeech2_aishell3,fastspeech2_vctk}]
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[--am_config AM_CONFIG] [--am_ckpt AM_CKPT]
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[--am_stat AM_STAT] [--phones_dict PHONES_DICT]
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[--tones_dict TONES_DICT] [--speaker_dict SPEAKER_DICT]
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[--voice-cloning VOICE_CLONING]
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[--voc {pwgan_csmsc,pwgan_ljspeech,pwgan_aishell3,pwgan_vctk,mb_melgan_csmsc}]
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[--voc_config VOC_CONFIG] [--voc_ckpt VOC_CKPT]
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[--voc_stat VOC_STAT] [--ngpu NGPU]
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[--test_metadata TEST_METADATA] [--output_dir OUTPUT_DIR]
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Synthesize with acoustic model & vocoder
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optional arguments:
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-h, --help show this help message and exit
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--am {speedyspeech_csmsc,fastspeech2_csmsc,fastspeech2_ljspeech,fastspeech2_aishell3,fastspeech2_vctk}
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Choose acoustic model type of tts task.
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--am_config AM_CONFIG
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Config of acoustic model. Use deault config when it is
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None.
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--am_ckpt AM_CKPT Checkpoint file of acoustic model.
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--am_stat AM_STAT mean and standard deviation used to normalize
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|
spectrogram when training acoustic model.
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--phones_dict PHONES_DICT
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phone vocabulary file.
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--tones_dict TONES_DICT
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tone vocabulary file.
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--speaker_dict SPEAKER_DICT
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speaker id map file.
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--voice-cloning VOICE_CLONING
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whether training voice cloning model.
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--voc {pwgan_csmsc,pwgan_ljspeech,pwgan_aishell3,pwgan_vctk,mb_melgan_csmsc}
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|
Choose vocoder type of tts task.
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--voc_config VOC_CONFIG
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|
Config of voc. Use deault config when it is None.
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--voc_ckpt VOC_CKPT Checkpoint file of voc.
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--voc_stat VOC_STAT mean and standard deviation used to normalize
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spectrogram when training voc.
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--ngpu NGPU if ngpu == 0, use cpu.
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--test_metadata TEST_METADATA
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test metadata.
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--output_dir OUTPUT_DIR
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output dir.
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```
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`./local/synthesize_e2e.sh` 调用 `${BIN_DIR}/../synthesize_e2e.py`，即可从文本文件中合成波形。
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```bash
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CUDA_VISIBLE_DEVICES=${gpus} ./local/synthesize_e2e.sh ${conf_path} ${train_output_path} ${ckpt_name}
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```
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```text
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usage: synthesize_e2e.py [-h]
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[--am {speedyspeech_csmsc,fastspeech2_csmsc,fastspeech2_ljspeech,fastspeech2_aishell3,fastspeech2_vctk}]
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[--am_config AM_CONFIG] [--am_ckpt AM_CKPT]
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[--am_stat AM_STAT] [--phones_dict PHONES_DICT]
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[--tones_dict TONES_DICT]
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[--speaker_dict SPEAKER_DICT] [--spk_id SPK_ID]
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[--voc {pwgan_csmsc,pwgan_ljspeech,pwgan_aishell3,pwgan_vctk,mb_melgan_csmsc}]
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[--voc_config VOC_CONFIG] [--voc_ckpt VOC_CKPT]
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[--voc_stat VOC_STAT] [--lang LANG]
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[--inference_dir INFERENCE_DIR] [--ngpu NGPU]
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[--text TEXT] [--output_dir OUTPUT_DIR]
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Synthesize with acoustic model & vocoder
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optional arguments:
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-h, --help show this help message and exit
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--am {speedyspeech_csmsc,fastspeech2_csmsc,fastspeech2_ljspeech,fastspeech2_aishell3,fastspeech2_vctk}
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Choose acoustic model type of tts task.
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--am_config AM_CONFIG
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Config of acoustic model. Use deault config when it is
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None.
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--am_ckpt AM_CKPT Checkpoint file of acoustic model.
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--am_stat AM_STAT mean and standard deviation used to normalize
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spectrogram when training acoustic model.
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--phones_dict PHONES_DICT
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phone vocabulary file.
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--tones_dict TONES_DICT
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tone vocabulary file.
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--speaker_dict SPEAKER_DICT
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speaker id map file.
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--spk_id SPK_ID spk id for multi speaker acoustic model
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--voc {pwgan_csmsc,pwgan_ljspeech,pwgan_aishell3,pwgan_vctk,mb_melgan_csmsc}
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Choose vocoder type of tts task.
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--voc_config VOC_CONFIG
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Config of voc. Use deault config when it is None.
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--voc_ckpt VOC_CKPT Checkpoint file of voc.
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--voc_stat VOC_STAT mean and standard deviation used to normalize
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spectrogram when training voc.
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--lang LANG Choose model language. zh or en
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--inference_dir INFERENCE_DIR
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dir to save inference models
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--ngpu NGPU if ngpu == 0, use cpu.
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--text TEXT text to synthesize, a 'utt_id sentence' pair per line.
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--output_dir OUTPUT_DIR
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output dir.
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```
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1. `--am` 声学模型格式是否符合 {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. `--test_metadata` 应为 `dump` 文件夹中 `test` 下的规范化元数据文件、
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7. `--text` 是文本文件，其中包含要合成的句子。
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8. `--output_dir` 是保存合成音频文件的目录。
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9. `--ngpu` 要使用的GPU数，如果 ngpu==0，则使用 cpu 。
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### 推理
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在合成之后，我们将在 `${train_output_path}/inference` 中得到 fastspeech2 和 pwgan 的静态模型
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`./local/inference.sh` 调用 `${BIN_DIR}/inference.py` 为 fastspeech2 + pwgan 综合提供了一个 paddle 静态模型推理示例。
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```bash
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CUDA_VISIBLE_DEVICES=${gpus} ./local/inference.sh ${train_output_path}
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```
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## 预训练模型
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预先训练的 FastSpeech2 模型，在音频边缘没有空白音频：
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- [fastspeech2_nosil_baker_ckpt_0.4.zip](https://paddlespeech.bj.bcebos.com/Parakeet/released_models/fastspeech2/fastspeech2_nosil_baker_ckpt_0.4.zip)
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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)
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静态模型可以在这里下载 [fastspeech2_nosil_baker_static_0.4.zip](https://paddlespeech.bj.bcebos.com/Parakeet/released_models/fastspeech2/fastspeech2_nosil_baker_static_0.4.zip).
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Model | Step | eval/loss | eval/l1_loss | eval/duration_loss | eval/pitch_loss| eval/energy_loss
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:-------------:| :------------:| :-----: | :-----: | :--------: |:--------:|:---------:
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default| 2(gpu) x 76000|1.0991|0.59132|0.035815|0.31915|0.15287|
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|
conformer| 2(gpu) x 76000|1.0675|0.56103|0.035869|0.31553|0.15509|
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FastSpeech2检查点包含下列文件。
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```text
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fastspeech2_nosil_baker_ckpt_0.4
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├── default.yaml # 用于训练 fastspeech2 的默认配置
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├── phone_id_map.txt # 训练 fastspeech2 时的音素词汇文件
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├── snapshot_iter_76000.pdz # 模型参数和优化器状态
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└── speech_stats.npy # 训练 fastspeech2 时用于规范化频谱图的统计数据
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```
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您可以使用以下脚本通过使用预训练的 fastspeech2 和 parallel wavegan 模型为 `${BIN_DIR}/../sentences.txt` 合成句子
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```bash
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source path.sh
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FLAGS_allocator_strategy=naive_best_fit \
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FLAGS_fraction_of_gpu_memory_to_use=0.01 \
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python3 ${BIN_DIR}/../synthesize_e2e.py \
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--am=fastspeech2_csmsc \
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--am_config=fastspeech2_nosil_baker_ckpt_0.4/default.yaml \
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--am_ckpt=fastspeech2_nosil_baker_ckpt_0.4/snapshot_iter_76000.pdz \
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--am_stat=fastspeech2_nosil_baker_ckpt_0.4/speech_stats.npy \
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--voc=pwgan_csmsc \
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--voc_config=pwg_baker_ckpt_0.4/pwg_default.yaml \
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--voc_ckpt=pwg_baker_ckpt_0.4/pwg_snapshot_iter_400000.pdz \
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|
--voc_stat=pwg_baker_ckpt_0.4/pwg_stats.npy \
|
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|
--lang=zh \
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|
|
--text=${BIN_DIR}/../sentences.txt \
|
|
|
--output_dir=exp/default/test_e2e \
|
|
|
--inference_dir=exp/default/inference \
|
|
|
--phones_dict=fastspeech2_nosil_baker_ckpt_0.4/phone_id_map.txt
|
|
|
```
|
