Tacotron语音合成模型的训练数据准备指南

训练数据概述

Tacotron是一个端到端的语音合成系统，其训练需要特定格式的数据集。本文将详细介绍如何为Tacotron准备训练数据，包括支持的数据集类型、预处理流程以及非英语数据的处理方法。

支持的数据集类型

Tacotron主要支持以下两种公开语音数据集：

1. LJ Speech数据集 - 这是一个公共领域的英语语音数据集，包含约24小时的单人朗读音频
2. Blizzard 2012数据集 - 这是一个采用Creative Commons许可的英语语音数据集

训练数据格式要求

每个训练样本需要包含三个核心组成部分：

1. 原始文本：朗读的文本内容
2. 梅尔频谱图：音频的梅尔尺度频谱表示
3. 线性频谱图：音频的线性尺度频谱表示

自定义数据集预处理流程

如果使用自定义数据集，需要编写预处理脚本。以下是预处理的核心步骤：

1. 音频加载

wav = audio.load_wav(wav_path)

2. 频谱图计算

需要计算两种频谱图表示：

# 线性频谱图
spectrogram = audio.spectrogram(wav).astype(np.float32)
# 梅尔频谱图
mel_spectrogram = audio.melspectrogram(wav).astype(np.float32)

3. 频谱图保存

保存频谱图时需要注意转置矩阵，使其成为时间优先(time-major)格式：

np.save(spectrogram_path, spectrogram.T, allow_pickle=False)
np.save(mel_spectrogram_path, mel_spectrogram.T, allow_pickle=False)

4. 生成训练记录

每个样本需要生成一个包含以下信息的元组： (频谱图文件名, 梅尔频谱图文件名, 帧数, 文本)

非英语数据处理

对于非英语数据集，需要特别注意文本处理：

1. 使用音译清洗器

如果文本使用拉丁字母或可以通过Unidecode库音译为ASCII字符：

cleaners=transliteration_cleaners

2. 自定义字符集

直接使用原始字符集：

1. 修改symbols.py中的_characters变量
2. 设置cleaners=basic_cleaners

3. 音译效果测试

from text import cleaners
cleaners.transliteration_cleaners('测试文本')  # 替换为实际文本

最佳实践建议

1. 音频质量：确保音频采样率为16kHz，单声道
2. 文本规范化：统一处理数字、缩写等特殊文本
3. 数据平衡：确保数据集覆盖各种语音特征
4. 预处理验证：抽样检查预处理结果是否符合预期

通过以上步骤，可以成功为Tacotron准备训练数据，无论是使用现有公开数据集还是自定义数据集。