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PaddlePaddle
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PaddlePaddle
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提交
9121dfc0
编写于
4月 22, 2022
作者:
小湉湉
提交者:
GitHub
4月 22, 2022
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浏览文件
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差异文件
Merge pull request #1752 from yt605155624/fix_wavernn
[TTS]fix wavernn white noise bug for paddle develop(2.3)
上级
32a75cd5
08a46733
变更
3
隐藏空白更改
内联
并排
Showing
3 changed file
with
6 addition
and
3 deletion
+6
-3
examples/csmsc/tts3/local/synthesize_e2e.sh
examples/csmsc/tts3/local/synthesize_e2e.sh
+2
-2
examples/csmsc/voc6/README.md
examples/csmsc/voc6/README.md
+1
-0
paddlespeech/t2s/models/wavernn/wavernn.py
paddlespeech/t2s/models/wavernn/wavernn.py
+3
-1
未找到文件。
examples/csmsc/tts3/local/synthesize_e2e.sh
浏览文件 @
9121dfc0
...
...
@@ -109,6 +109,6 @@ if [ ${stage} -le 4 ] && [ ${stop_stage} -ge 4 ]; then
--lang
=
zh
\
--text
=
${
BIN_DIR
}
/../sentences.txt
\
--output_dir
=
${
train_output_path
}
/test_e2e
\
--phones_dict
=
dump/phone_id_map.txt
#
\
#
--inference_dir=${train_output_path}/inference
--phones_dict
=
dump/phone_id_map.txt
\
--inference_dir
=
${
train_output_path
}
/inference
fi
examples/csmsc/voc6/README.md
浏览文件 @
9121dfc0
...
...
@@ -114,6 +114,7 @@ The pretrained model can be downloaded here:
The static model can be downloaded here:
-
[
wavernn_csmsc_static_0.2.0.zip
](
https://paddlespeech.bj.bcebos.com/Parakeet/released_models/wavernn/wavernn_csmsc_static_0.2.0.zip
)
-
[
wavernn_csmsc_static_1.0.0.zip
](
https://paddlespeech.bj.bcebos.com/Parakeet/released_models/wavernn/wavernn_csmsc_static_1.0.0.zip
)
(
fix
bug for paddle 2.3)
Model | Step | eval/loss
:-------------:|:------------:| :------------:
...
...
paddlespeech/t2s/models/wavernn/wavernn.py
浏览文件 @
9121dfc0
...
...
@@ -360,7 +360,9 @@ class WaveRNN(nn.Layer):
x
=
sample
.
transpose
([
1
,
0
,
2
])
elif
self
.
mode
==
'RAW'
:
posterior
=
F
.
softmax
(
logits
,
axis
=
1
)
# fix bug for paddle 2.3, see https://github.com/PaddlePaddle/Paddle/commit/01f606b4f1ca3e184a59111084ed460ee0798a5a
# posterior = F.softmax(logits, axis=1)
posterior
=
logits
distrib
=
paddle
.
distribution
.
Categorical
(
posterior
)
# corresponding operate [np.floor((fx + 1) / 2 * mu + 0.5)] in enocde_mu_law
# distrib.sample([1])[0].cast('float32'): [0, 2**bits-1]
...
...
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