这是神经声码器的重新实现。 用法: 要继续训练模型,请运行python distributed_train.py -c config_${channel}.json ,其中${channel}可以为64或128 。 要重新训练模型, ckpt_iter相应的json文件中的参数ckpt_iter更改为-1然后使用上述命令。 要生成音频,请运行python inference.py -c config_${channel}.json -cond ${conditioner_name} 。 例如,如果梅尔频谱图的名称是LJ001-0001.wav.pt ,则${conditioner_name}是LJ001-0001 。 提供的梅尔频谱图包括LJ001-0001至LJ001-0186 。 请注意,您可能需要仔细调整json文件中的某些参数,例如data_path和batch_size_