简介：
2017年初，Google 提出了一种新的端到端的语音合成系统——Tacotron，Tacotron打破了各个传统组件之间的壁垒，使得可以从<文本，声谱>配对的数据集上，完全随机从头开始训练。本文复现了一篇Tacotron系列的论文，使模型可以克隆人的声音，并且完成文本到声音的转换。
参考论文：
Transfer Learning from Speaker Verification to Multispeaker Text-To-Speech Synthesis 原文的github实现：link
论文概述：
这篇论文主要目的是克隆说话人的声音，并且将文本以说话人的声音转成音频。
模型结构：
模型分为3个模块构成，encoder模块，systhesis模块，vocoder模块。
encoder模块将说话人的声音转换成speaker embedding，synthesis模块将文本转换成mel-spectrogram，vocoder模块将mel-spectrogram转换成waveform。Github上已经有英文是实践，这里主要记录下中文的实践及各模块的结果。
Encoder
Encoder模型可以选择pretrained的，这里为了实践操作整个模型我用了data_aishell的400人的中文数据重新训练，结果如下：
这个是用visdom可视化看到的图。
这个是encoder自动生成的降维之后的图。
可以看到55000步的时候已经有了比较不错的结果，模型能将不同人的embedding投影到向量空间的不同地方，当然可能由于数据相对于原文实现的数据比较少，所以在同样维度的向量空间效果会更加明显一些，不过和刚开始对比已经有了很大的进步：
Synthesis
这里数据选用了清华的data_thchs30，选用该数据集的目的是因为只有这个数据集有拼音，方便处理。
在这里为了方便，把数据集处理成libspeech的格式，其中有一步需要对每一条transcript进行处理，得到alignment(对齐)，这一步很耗费时间。
这个是处理好的中文数据的第一条：
第一部分是文件名，第二部分是拼音，第三部分是alignment。
然后跑synthesis模型，这里可以选择在给的pretrained模型的基础上做fine-tuning，也可以直接从头训。作者给的观点是如果你有300h左右的语料库最好重新训。所以这里我直接fine-tuning，设定20W步，训练过程分为pre-processing和train。
pre_processing使用audio产生这三个文件：
每一个文件夹中的文件都是npy格式，代表各个部分的向量表示。
下面是train的结果：
先是训练中loss的图：
mel-spectrogram:
然后是eval中loss的图：
这里每一次eval都会生成一个wav文件：
可以看到alignment已经能看到了，但是有的对齐也不是很好，eval的loss也比训练的loss多一些。
这里听声音的话，已经能合成人声，但是由于synthesis这一步合成时采用的是Griffin-Lim，所以会有杂音，这里只需要听韵律就行了。
Vocoder
最后一块了，这里输入采用synthesis训好的模型产生的mel-spectrogram。
训练过程：
这里同样采用fine-tuning，由于采用了wavenet所以这里loss不会像之前synthesis一样降到0.几。
训练出来的结果只包括一个模型的pt文件和一堆合成的样本。
整体测试
这样这个模型就算训练完成了。整体测试一下：
选取人声：
输入一段文本：
合成声音：
听了一下，说话人声音很像，但是合成的声音会有杂音。拿出来WaveNet单独发声发现是WaveNet训练的不够好，之后准备重新训WaveNet看一看效果会不会有进步。
（从开始看tacotron1，2，WaveNet的论文和复现，到SV2TTS的论文与复现，到自己做出来结果，陆陆续续花了一个多月的时间，记录一下方便以后复习。）
