# ge2e_fastspeech2_pwgan

|模型名称|ge2e_fastspeech2_pwgan|
| :--- | :---: |
|类别|语音-声音克隆|
|网络|FastSpeech2|
|数据集|AISHELL-3|
|是否支持Fine-tuning|否|
|模型大小|462MB|
|最新更新日期|2021-12-17|
|数据指标|-|

## 一、模型基本信息

### 模型介绍

声音克隆是指使用特定的音色，结合文字的读音合成音频，使得合成后的音频具有目标说话人的特征，从而达到克隆的目的。

在训练语音克隆模型时，目标音色作为Speaker Encoder的输入，模型会提取这段语音的说话人特征（音色）作为Speaker Embedding。接着，在训练模型重新合成此类音色的语音时，除了输入的目标文本外，说话人的特征也将成为额外条件加入模型的训练。

在预测时，选取一段新的目标音色作为Speaker Encoder的输入，并提取其说话人特征，最终实现输入为一段文本和一段目标音色，模型生成目标音色说出此段文本的语音片段。

![](https://ai-studio-static-online.cdn.bcebos.com/982ab955b87244d3bae3b003aff8e28d9ec159ff0d6246a79757339076dfe7d4)

`ge2e_fastspeech2_pwgan`是一个支持中文的语音克隆模型，分别使用了LSTMSpeakerEncoder、FastSpeech2和PWGan模型分别用于语音特征提取、目标音频特征合成和语音波形转换。

关于模型的详请可参考[PaddleSpeech](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSpeech)。

## 二、安装

- ### 1、环境依赖

  - paddlepaddle >= 2.2.0

  - paddlehub >= 2.1.0    | [如何安装PaddleHub](../../../../docs/docs_ch/get_start/installation.rst)

- ### 2、安装

  - ```shell
    $ hub install ge2e_fastspeech2_pwgan
    ```
  - 如您安装时遇到问题，可参考：[零基础windows安装](../../../../docs/docs_ch/get_start/windows_quickstart.md)
 | [零基础Linux安装](../../../../docs/docs_ch/get_start/linux_quickstart.md) | [零基础MacOS安装](../../../../docs/docs_ch/get_start/mac_quickstart.md)


## 三、模型API预测  

- ### 1、预测代码示例

  - ```python
    import paddlehub as hub

    model = hub.Module(name='ge2e_fastspeech2_pwgan', output_dir='./', speaker_audio='/data/man.wav')  # 指定目标音色音频文件
    texts = [
        '语音的表现形式在未来将变得越来越重要$',
        '今天的天气怎么样$',  ]
    wavs = model.generate(texts, use_gpu=True)

    for text, wav in zip(texts, wavs):
        print('='*30)
        print(f'Text: {text}')
        print(f'Wav: {wav}')
    ```

- ### 2、API
  - ```python
    def __init__(speaker_audio: str = None,
                 output_dir: str = './')
    ```
    - 初始化module，可配置模型的目标音色的音频文件和输出的路径。

    - **参数**
      - `speaker_audio`(str): 目标说话人语音音频文件(*.wav)的路径，默认为None(使用默认的女声作为目标音色)。
      - `output_dir`(str): 合成音频的输出文件，默认为当前目录。


  - ```python
    def get_speaker_embedding()
    ```
    - 获取模型的目标说话人特征。

    - **返回**
      - `results`(numpy.ndarray): 长度为256的numpy数组，代表目标说话人的特征。

  - ```python
    def set_speaker_embedding(speaker_audio: str)
    ```
    - 设置模型的目标说话人特征。

    - **参数**
      - `speaker_audio`(str): 必填，目标说话人语音音频文件(*.wav)的路径。

  - ```python
    def generate(data: Union[str, List[str]], use_gpu: bool = False):
    ```
    - 根据输入文字，合成目标说话人的语音音频文件。

    - **参数**
      - `data`(Union[str, List[str]]): 必填，目标音频的内容文本列表，目前只支持中文，不支持添加标点符号。
      - `use_gpu`(bool): 是否使用gpu执行计算，默认为False。


## 四、更新历史

* 1.0.0

  初始发布。

  ```shell
  $ hub install ge2e_fastspeech2_pwgan
  ```