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Lip2Wav:这是包含我们2020年CVPR论文代码的存储库,标题为“学习准确的口语到语音合成的个别说话风格”
共69个文件
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2021-03-20
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更新:如果您正在寻找Wav2Lip, Lip2Wav 仅通过唇部动作即可产生高质量的语音。该代码是论文的一部分:在CVPR'20上发表的论文,学习个人说话风格以实现准确的语音合成。 | | 最近更新 发布了适用于所有扬声器的数据集和预训练模型! 已发布在LRW数据集上训练的多扬声器单词级Lip2Wav模型的预训练模型! (分支) 强调 在不受限制的情况下,仅通过嘴唇运动即可产生可理解的语音的第一项工作。 问题的序列到序列建模。 提供5个扬声器的数据集,其中包含100多个小时的视频数据! 提供了完整的培训代码和预训练的模型。 推理代码从预训练的模型生成结果。 还提供了用于计算论文中报告的指标的代码。 你也可能对此有兴趣: :party_popper:使用Wav2Lip进行口语同步的语音视频到任何语音: : 先决条件 Python 3.7.4 (此版本已通过代码测试) ffmpeg: sudo apt
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Lip2Wav-master.zip (69个子文件)
Lip2Wav-master
images
banner.gif 3.77MB
face_detection
models.py 8KB
detection
sfd
sfd_detector.py 2KB
net_s3fd.py 5KB
detect.py 4KB
__init__.py 53B
bbox.py 4KB
core.py 5KB
__init__.py 30B
utils.py 12KB
__init__.py 183B
api.py 2KB
README.md 209B
License.md 1KB
train.py 3KB
synthesizer
feeder.py 12KB
models
architecture_wrappers.py 8KB
attention.py 9KB
tacotron.py 30KB
helpers.py 6KB
__init__.py 174B
custom_decoder.py 5KB
modules.py 24KB
synthesize.py 4KB
audio.py 8KB
inference.py 5KB
train.py 20KB
presets
hs.json 518B
chess.json 518B
dl.json 514B
chem.json 514B
eh.json 544B
__init__.py 1B
infolog.py 1KB
hparams.py 19KB
utils
cleaners.py 2KB
text.py 2KB
symbols.py 633B
__init__.py 444B
_cmudict.py 2KB
numbers.py 2KB
plot.py 2KB
tacotron2.py 12KB
download_speaker.sh 682B
preprocess.py 4KB
requirements.txt 433B
.gitignore 80B
complete_test_generate.py 5KB
score.py 1KB
README.md 6KB
utils
logmmse.py 9KB
profiler.py 1KB
__init__.py 0B
argutils.py 1KB
Dataset
chem
val.txt 204B
test.txt 192B
train.txt 4KB
hs
val.txt 24B
test.txt 24B
train.txt 684B
eh
val.txt 11B
test.txt 23B
train.txt 383B
chess
val.txt 12B
test.txt 37B
train.txt 2KB
dl
val.txt 24B
test.txt 24B
train.txt 1KB
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