中文语音克隆现阶段总结_valueerror: cannot take a larger sample than popul

模型

gmw:

ge2e_pretrained.pt: 作为encoder（声音编码器）

用的是已经训练好的模型

模型的主要功能是：接受到说话人音频，然后转成一个向量作为speaker embedding；
同时利用了ge2e loss，参考这篇论文：Generalized End-to-End Loss for Speaker Verification，实现了speaker verification，将每个人说的所有话能够聚类到一起，而又和其他人说的话分隔的足够远

mellotron.kuangdd-rtvc.pt: （语音合成器）

waveglow.kuangdd.pt: Vocoder（声码器）

把 WaveGlow 拆开来看
论文阅读 WAVEGLOW

训练

问题：
训练到怎样可以停止？
训练loss等如何可视化？

训练数据准备

照这个意思是只需要准备：音频+对应文本就可

看代码发现，这里会自动补充speaker

更改数据时出现如下问题：

ValueError: Cannot take a larger sample than population when ‘replace=False’

mellotron/train.py：

简言之，就是数据量不够，这个random是随机取，但是要取的数量大于有的数量，同时replace=False，设置了不能重复取，就导致了报错

解决方案（参见上面博客）：

1. 增加数据集
2. replace=True

克隆声音构想：

方案一：

1. 直接使用作者提供的训练好的模型，虽然效果偏低，但勉强凑合

方案二：

1. 首先实现语音识别，并按片段语音识别，保存音频和对应文本（因为给的模型是用来训练短文本的，无法确定训练长文本不会出错，同时训练需要大量时间，成本较大，稳妥点好）
2. 将以上输出作为克隆模型的数据集
3. 重新训练模型
4. 检查效果

这里需要注意的是，我之前按照已有的一些数据来训练，训练出的结果并不能接受，连最基本的tts的要求都没达到
推测原因：

1. 训练不够充分
   我对训练并不十分理解，不知道怎样算是训练好了的，不知何时结束，且前期训练时，因为种种原因导致训练中断，再次开始时就是重头开始了，最近才知道可以紧接上次的模型继续训练，因此浪费了大量时间。
2. 中间某个步骤出错，但是未能发现

训练mellotron

报错1：

AttributeError: Can't pickle local object 'TacotronSTFT.griffin_lim.<locals>.<lambda>'
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在这个文件的validate函数下，改了这个
num_workers=1 --》num_workers=0

pytorch DataLoader num_workers 出现的问题

不知道这么改以后会不会有什么影响

# 因为train在10次epoch后会报错，所以自己改了下
val_loader = DataLoader(valset, sampler=val_sampler, num_workers=0,
                        shuffle=True, batch_size=batch_size,
                        pin_memory=False, collate_fn=collate_fn)  # shuffle=False,
# val_loader = DataLoader(valset, sampler=val_sampler, num_workers=1,
#                         shuffle=True, batch_size=batch_size,
#                         pin_memory=False, collate_fn=collate_fn)  # shuffle=False,
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训练：

mellotron_train.py文件下：

# 按需求来，如果是从头开始训练，可以默认这个，如果是接着上次训练，可以相应更改
parser.add_argument('-c', '--checkpoint_path', type=str, default=r"../models/mellotron/samples/checkpoint/mellotron-000000.pt",
                    help='checkpoint path')
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模型保存在此：

比如，我想用最近的已经训练了一些的模型，就将其改为

# 按需求来，如果是从头开始训练，可以默认这个，如果是接着上次训练，可以相应更改
parser.add_argument('-c', '--checkpoint_path', type=str, default=r"../models/mellotron/samples/checkpoint/mellotron-000401.pt",
                    help='checkpoint path')
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inference：

训练以后我试过，直接在gmw_inference中使用该模型并不能行得通，好像还要经过mellotron_inference.py生成一个文件，生成这种文件：

mellotron训练的记录：


可以根据figure.png、griffinlim_pred和griffinlim_true来判断训练结果
这个loss: 0.9115还是比较大的

推测2800时要降低学习率了，就改了下代码，等待结果吧

训练waveglow

训练的是可以了，但是inference碰到了这个问题：

解决：

将librosa.load()路径变成str了，参考：python librosa.load函数解读

waveglow训练的记录：


如此看来，这个也许可以接受，着重训练mellotron

gmw_inference

使用的是直接在smaples下的mellotron和waveglow的pt模型，而非是在checkpoint下的pt文件
就是用的是红色的模型文件

总结2

1、speaker为None的时候，就是没有声音的
2、不传speaker会导致模型运行三遍

加载音频的步骤

跟踪音频的变化处理（audio）

所以音频是在这里调用的

因为要提供接口，现考虑三种方式：
1、提供文件的网络地址（链接），是否可以提取到音频
2、提供文件，保存到本地以后，从本地中去（应该方便实现，但是存储会消耗空间）
3、提供文件，但不保存，直接使用（因为需要的本来就是一个文件，这里就要考虑格式问题，格式处理是也在这里的吗？）

仔细研究
librosa.load方法
python librosa.load函数解读

所以只能选择保存文件以后，然后调用该方法

参考：
官网
音频处理库—librosa的安装与使用

最后修改：
同一方法分不同请求方式，get用地址去传文件，post直接传文件到接口，但是post最后还是要保存文件，因为底层调用librosa.load，这个方法只支持传地址路径，不支持传文件，且试过，传url地址也不可

主要代码如下：

@app.route('/synthesis', methods=["POST",'GET'])
def synthesis():
    if request.method == 'POST':
        audioFile = request.files['file']
        basepath = r'../data/samples/upload'
        if not os.path.exists(basepath):
            os.makedirs(basepath)
        audio = os.path.join(basepath, secure_filename(audioFile.filename))
        audioFile.save(audio)
    elif request.method == 'GET':
        audio = request.args.get("file")
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跟踪speaker的变化处理

看代码是全程没有用到speaker，所以推测speaker可要可不要

参考：
torch.from_numpy()
pytorch | tensor维度中使用 None

输入不同的speaker，会导致torch.from_numpy(embed)发生变化：





但其实就算是相同的speaker，也是不一样的结果

发现

前期好像是通过gmw_inference合成的效果比自己创建的那个服务器生成的语音效果好一点，可以看看两个代码的差别

如果没安装ffmpeg，librosa就只能处理wav，对mp3没用
audioread.exceptions.NoBackendError in librosa