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End-to-End SpeechSynthesis system with fastspeech2 & hifigan

Introduction

1. FastSpeech2, HiFi-GAN 오픈 소스를 활용하여 JETS(End-To-End)를 간단 구현하고 한국어 데이터셋(KSS)을 사용해 빠르게 학습합니다.
2. 기존 오픈소스는 MFA기반 preprocessing을 진행한 상태에서 학습을 진행하지만 본 레포지토리에서는 alignment learning 기반 학습을 진행하고 preprocessing으로 인해 발생할 수 있는 디스크 용량 문제를 방지하기 위해 data_utils.py로부터 학습 데이터가 feeding됩니다.
3. conda 환경으로 진행해도 무방하지만 본 레포지토리에서는 docker 환경만 제공합니다. 기본적으로 ubuntu에 docker, nvidia-docker가 설치되었다고 가정합니다.
4. GPU, CUDA 종류에 따라 Dockerfile 상단 torch image 수정이 필요할 수도 있습니다.
5. preprocessing 단계에서는 학습에 필요한 transcript와 stats 정도만 추출하는 과정만 포함되어 있습니다.
6. 그 외의 다른 preprocessing 과정은 필요하지 않습니다.
7. End-To-End & Adversarial training 기반이기 때문에 우수한 품질의 오디오를 생성하기 위해선 많은 학습을 필요로 합니다.

Dataset

1. download dataset - https://www.kaggle.com/datasets/bryanpark/korean-single-speaker-speech-dataset
2. unzip /path/to/the/kss.zip -d /path/to/the/kss
3. mkdir /path/to/the/JETS/data/dataset
4. mv /path/to/the/kss.zip /path/to/the/JETS/data/dataset

Docker build

1. cd /path/to/the/JETS
2. docker build --tag JETS:latest .

Training

1. nvidia-docker run -it --name 'JETS' -v /path/to/JETS:/home/work/JETS --ipc=host --privileged JETS:latest
2. cd /home/work/JETS
3. ln -s /home/work/JETS/data/dataset/kss
4. python preprocess.py ./config/kss/preprocess.yaml
5. python train.py -p ./config/kss/preprocess.yaml -s ./config/kss/model.yaml -g ./config/kss/config_v1.json -t ./config/kss/train.yaml
6. arguments

• -p : preprocess config path
• -s : synthesizer config path
• -g : generator config path
• -t : train config path

9. (OPTIONAL) tensorboard --logdir=outdir/logdir

Tensorboard losses

Tensorboard Stats

Reference

1. JETS: Jointly Training FastSpeech2 and HiFi-GAN for End to End Text to Speech
2. FastSpeech2 github
3. Comprehensive-Transformer-TTS
4. HiFi-GAN
5. VITS

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