Transformer-TTS
Implementation of "FastSpeech: Fast, Robust and Controllable Text to Speech"
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최종 버전 다운로드 (.zip)- dec_alignments.JPG
- enc_alignments.JPG
- enc_dec_alignments.JPG
- gate_prediction.JPG
- melspec.JPG
- train_bce_loss.JPG
- train_guide_loss.JPG
- train_mel_loss.JPG
- val_bce_loss.JPG
- val_guide_loss.JPG
- val_mel_loss.JPG
- ljs_audio_text_test_filelist.txt
- ljs_audio_text_train_filelist.txt
- ljs_audio_text_val_filelist.txt
- init_layer.cpython-37.pyc
- loss.cpython-37.pyc
- model.cpython-37.pyc
- transformer.cpython-37.pyc
- init_layer.py
- loss.py
- model.py
- transformer.py
- __init__.cpython-36.pyc
- __init__.cpython-37.pyc
- cleaners.cpython-36.pyc
- cleaners.cpython-37.pyc
- cmudict.cpython-37.pyc
- numbers.cpython-37.pyc
- symbols.cpython-37.pyc
- __init__.py
- cleaners.py
- cmudict.py
- LICENSE
- numbers.py
- symbols.py
- readme.txt
- data_utils.cpython-37.pyc
- plot_image.cpython-37.pyc
- utils.cpython-37.pyc
- writer.cpython-37.pyc
- data_utils.py
- plot_image.py
- utils.py
- writer.py
- .gitmodules
- config.json
- convert_model.py
- denoiser.py
- distributed.py
- glow.py
- glow_old.py
- inference.py
- LICENSE
- mel2samp.py
- README.md
- requirements.txt
- train.py
- waveglow_logo.png
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- audio_processing.py
- generate_samples.ipynb
- hparams.py
- index.html
- inference.ipynb
- layers.py
- LICENSE
- prepare_data.ipynb
- prepare_fastspeech.ipynb
- README.md
- requirement.txt
- stft.py
- train.py
# 설치 가이드
1. 코드 내려받기
git clone https://github.com/Deepest-Project/Transformer-TTS
깃허브에서 프로젝트 코드 전체를 내 컴퓨터로 내려받습니다.
cd Transformer-TTS
방금 내려받은 프로젝트 폴더 안으로 이동합니다.
2. Python
쉬움 추천사전 준비물
pip install -r waveglow/requirements.txt
requirements.txt 등에 명시된 파이썬 라이브러리를 설치합니다.
jupyter notebook
브라우저에서 노트북(.ipynb) 파일들을 열람하고 실행할 수 있는 Jupyter 화면을 켭니다.
에러 메시지 없이 실행되고 터미널에 안내 문구가 출력되면 정상입니다.
// repository documentation
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