DNN-HSMM:TTS的DNN-HSMM的pytorch实现

TTS的DNN-HSMM的pytorch实现 该软件根据BSD 3-条款许可进行分发。 请参阅“许可证”以获取更多详细信息。 论文：德田圭一，桥本圭一，大浦庆一郎和南岳芳彦，“基于神经网络的时间建模基于统计参数语音合成”，第9届ISCA语音合成研讨会，第113-118页，2016年9月 要求 python> = 3.7 麻木 科学的 pytorch> = 1.6（ ） SPTK == 3.11（ ） 用法 通过运行00_data.sh，您可以从预先准备的语言和声学功能（实验室，lf0，mgc，bap）创建序列化的训练和测试数据（npz）。 写在00_data.sh中的目录名称（dnames）和尺寸（dims）需要修改。 通过运行01_run.py，您可以训练模型并生成声学特征（需要修改以Config.py编写的featdims）。 您可以在“ gen”目录中找到生成的功能。 演