diff --git a/README.md b/README.md index fbbb1480f5d..281960a2d97 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -178,6 +178,7 @@ Via the easy-to-use, efficient, flexible and scalable implementation, our vision - 🧩 *Cascaded models application*: as an extension of the typical traditional audio tasks, we combine the workflows of the aforementioned tasks with other fields like Natural language processing (NLP) and Computer Vision (CV). ### Recent Update +- 🔥 2023.04.06: Add [subtitle file (.srt format) generation example](./demos/streaming_asr_server). - 🔥 2023.03.14: Add SVS(Singing Voice Synthesis) examples with Opencpop dataset, including [DiffSinger](./examples/opencpop/svs1)、[PWGAN](./examples/opencpop/voc1) and [HiFiGAN](./examples/opencpop/voc5), the effect is continuously optimized. - 👑 2023.03.09: Add [Wav2vec2ASR-zh](./examples/aishell/asr3). - 🎉 2023.03.07: Add [TTS ARM Linux C++ Demo (with C++ Chinese Text Frontend)](./demos/TTSArmLinux). diff --git a/README_cn.md b/README_cn.md index 4d991f3e8dc..8b98b61ce4f 100644 --- a/README_cn.md +++ b/README_cn.md @@ -183,6 +183,7 @@ - 🧩 级联模型应用: 作为传统语音任务的扩展，我们结合了自然语言处理、计算机视觉等任务，实现更接近实际需求的产业级应用。 ### 近期更新 +- 👑 2023.04.06: 新增 [srt格式字幕生成功能](./demos/streaming_asr_server)。 - 🔥 2023.03.14: 新增基于 Opencpop 数据集的 SVS (歌唱合成) 示例，包含 [DiffSinger](./examples/opencpop/svs1)、[PWGAN](./examples/opencpop/voc1) 和 [HiFiGAN](./examples/opencpop/voc5)，效果持续优化中。 - 👑 2023.03.09: 新增 [Wav2vec2ASR-zh](./examples/aishell/asr3)。 - 🎉 2023.03.07: 新增 [TTS ARM Linux C++ 部署示例 (包含 C++ 中文文本前端模块)](./demos/TTSArmLinux)。 diff --git a/demos/streaming_asr_server/README.md b/demos/streaming_asr_server/README.md index c15d0601cb4..31256d15106 100644 --- a/demos/streaming_asr_server/README.md +++ b/demos/streaming_asr_server/README.md @@ -579,3 +579,354 @@ bash server.sh [2022-05-07 11:11:18,915] [ INFO] - audio duration: 4.9968125, elapsed time: 15.928460597991943, RTF=3.187724293835709 [2022-05-07 11:11:18,916] [ INFO] - asr websocket client finished : 我认为跑步最重要的就是给我带来了身体健康 ``` + +## Generate corresponding subtitle (.srt format) from audio file (.wav format or.mp3 format) + +By default, each server is deployed on the 'CPU' device and speech recognition and punctuation prediction can be deployed on different 'GPU' by modifying the' device 'parameter in the service configuration file respectively. + +We use `streaming_ asr_server.py` and `punc_server.py` two services to lanuch streaming speech recognition and punctuation prediction services respectively. And the `websocket_client_srt.py` script can be used to call streaming speech recognition and punctuation prediction services at the same time, and will generate the corresponding subtitle (.srt format). + +**need to install ffmpeg before running this script** + +**You should at the directory of `.../demos/streaming_asr_server/`** + +### 1. Start two server + +```bash +Note: streaming speech recognition and punctuation prediction are configured on different graphics cards through configuration files +paddlespeech_server start --config_file ./conf/ws_conformer_wenetspeech_application.yaml +``` + +Open another terminal run the following commands: +```bash +paddlespeech_server start --config_file conf/punc_application.yaml +``` + +### 2. Call client + + ```bash + python3 local/websocket_client_srt.py --server_ip 127.0.0.1 --port 8090 --punc.server_ip 127.0.0.1 --punc.port 8190 --wavfile ../../data/认知.mp3 + ``` + Output: + ```text + [2023-03-30 23:26:13,991] [ INFO] - Start to do streaming asr client +[2023-03-30 23:26:13,994] [ INFO] - asr websocket client start +[2023-03-30 23:26:13,994] [ INFO] - endpoint: http://127.0.0.1:8190/paddlespeech/text +[2023-03-30 23:26:13,994] [ INFO] - endpoint: ws://127.0.0.1:8090/paddlespeech/asr/streaming +[2023-03-30 23:26:14,475] [ INFO] - /home/fxb/PaddleSpeech-develop/data/认知.mp3 converted to /home/fxb/PaddleSpeech-develop/data/认知.wav +[2023-03-30 23:26:14,476] [ INFO] - start to process the wavscp: /home/fxb/PaddleSpeech-develop/data/认知.wav +[2023-03-30 23:26:14,515] [ INFO] - client receive msg={"status": "ok", "signal": "server_ready"} +[2023-03-30 23:26:14,533] [ INFO] - client receive msg={'result': ''} +[2023-03-30 23:26:14,545] [ INFO] - client receive msg={'result': ''} +[2023-03-30 23:26:14,556] [ INFO] - client receive msg={'result': ''} +[2023-03-30 23:26:14,572] [ INFO] - client receive msg={'result': ''} +[2023-03-30 23:26:14,588] [ INFO] - client receive msg={'result': ''} +[2023-03-30 23:26:14,600] [ INFO] - client receive msg={'result': ''} +[2023-03-30 23:26:14,613] [ INFO] - client receive msg={'result': ''} +[2023-03-30 23:26:14,626] [ INFO] - client receive msg={'result': ''} +[2023-03-30 23:26:15,122] [ INFO] - client receive msg={'result': '第一部'} +[2023-03-30 23:26:15,135] [ INFO] - client receive msg={'result': '第一部'} +[2023-03-30 23:26:15,154] [ INFO] - client receive msg={'result': '第一部'} +[2023-03-30 23:26:15,163] [ INFO] - client receive msg={'result': '第一部'} +[2023-03-30 23:26:15,175] [ INFO] - client receive msg={'result': '第一部'} +[2023-03-30 23:26:15,185] [ INFO] - client receive msg={'result': '第一部'} +[2023-03-30 23:26:15,196] [ INFO] - client receive msg={'result': '第一部'} +[2023-03-30 23:26:15,637] [ INFO] - client receive msg={'result': '第一部分是认'} +[2023-03-30 23:26:15,648] [ INFO] - client receive msg={'result': '第一部分是认'} +[2023-03-30 23:26:15,657] [ INFO] - client receive msg={'result': '第一部分是认'} +[2023-03-30 23:26:15,666] [ INFO] - client receive msg={'result': '第一部分是认'} +[2023-03-30 23:26:15,676] [ INFO] - client receive msg={'result': '第一部分是认'} +[2023-03-30 23:26:15,683] [ INFO] - client receive msg={'result': '第一部分是认'} +[2023-03-30 23:26:15,691] [ INFO] - client receive msg={'result': '第一部分是认'} +[2023-03-30 23:26:15,703] [ INFO] - client receive msg={'result': '第一部分是认'} +[2023-03-30 23:26:16,146] [ INFO] - client receive msg={'result': '第一部分是认知部分'} +[2023-03-30 23:26:16,159] [ INFO] - client receive msg={'result': '第一部分是认知部分'} +[2023-03-30 23:26:16,167] [ INFO] - client receive msg={'result': '第一部分是认知部分'} +[2023-03-30 23:26:16,177] [ INFO] - client receive msg={'result': '第一部分是认知部分'} +[2023-03-30 23:26:16,187] [ INFO] - client receive msg={'result': '第一部分是认知部分'} +[2023-03-30 23:26:16,197] [ INFO] - 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'第一部分是认知部分该部分通'} +[2023-03-30 23:26:17,332] [ INFO] - client receive msg={'result': '第一部分是认知部分该部分通'} +[2023-03-30 23:26:17,343] [ INFO] - client receive msg={'result': '第一部分是认知部分该部分通'} +[2023-03-30 23:26:17,358] [ INFO] - client receive msg={'result': '第一部分是认知部分该部分通'} +[2023-03-30 23:26:17,373] [ INFO] - client receive msg={'result': '第一部分是认知部分该部分通'} +[2023-03-30 23:26:17,958] [ INFO] - client receive msg={'result': '第一部分是认知部分该部分通过示意图'} +[2023-03-30 23:26:17,971] [ INFO] - client receive msg={'result': '第一部分是认知部分该部分通过示意图'} +[2023-03-30 23:26:17,987] [ INFO] - client receive msg={'result': '第一部分是认知部分该部分通过示意图'} +[2023-03-30 23:26:18,000] [ INFO] - client receive msg={'result': '第一部分是认知部分该部分通过示意图'} +[2023-03-30 23:26:18,017] [ INFO] - client receive msg={'result': '第一部分是认知部分该部分通过示意图'} +[2023-03-30 23:26:18,028] [ INFO] - client receive msg={'result': '第一部分是认知部分该部分通过示意图'} +[2023-03-30 23:26:18,038] [ INFO] - client receive msg={'result': '第一部分是认知部分该部分通过示意图'} +[2023-03-30 23:26:18,049] [ INFO] - client receive msg={'result': '第一部分是认知部分该部分通过示意图'} +[2023-03-30 23:26:18,653] [ INFO] - client receive msg={'result': '第一部分是认知部分该部分通过示意图和文本'} +[2023-03-30 23:26:18,689] [ INFO] - client receive msg={'result': '第一部分是认知部分该部分通过示意图和文本'} +[2023-03-30 23:26:18,701] [ INFO] - client receive msg={'result': '第一部分是认知部分该部分通过示意图和文本'} +[2023-03-30 23:26:18,712] [ INFO] - client receive msg={'result': '第一部分是认知部分该部分通过示意图和文本'} +[2023-03-30 23:26:18,723] [ INFO] - client receive msg={'result': '第一部分是认知部分该部分通过示意图和文本'} +[2023-03-30 23:26:18,750] [ INFO] - client receive msg={'result': '第一部分是认知部分该部分通过示意图和文本'} +[2023-03-30 23:26:18,767] [ INFO] - client receive msg={'result': '第一部分是认知部分该部分通过示意图和文本'} +[2023-03-30 23:26:19,295] [ INFO] - client receive msg={'result': '第一部分是认知部分该部分通过示意图和文本的形式'} +[2023-03-30 23:26:19,307] [ INFO] - client receive msg={'result': '第一部分是认知部分该部分通过示意图和文本的形式'} +[2023-03-30 23:26:19,323] [ INFO] - client receive msg={'result': '第一部分是认知部分该部分通过示意图和文本的形式'} +[2023-03-30 23:26:19,332] [ INFO] - client receive msg={'result': '第一部分是认知部分该部分通过示意图和文本的形式'} +[2023-03-30 23:26:19,342] [ INFO] - client receive msg={'result': '第一部分是认知部分该部分通过示意图和文本的形式'} +[2023-03-30 23:26:19,349] [ INFO] - client receive msg={'result': '第一部分是认知部分该部分通过示意图和文本的形式'} +[2023-03-30 23:26:19,373] [ INFO] - client receive msg={'result': '第一部分是认知部分该部分通过示意图和文本的形式'} +[2023-03-30 23:26:19,389] [ INFO] - client receive msg={'result': '第一部分是认知部分该部分通过示意图和文本的形式'} +[2023-03-30 23:26:20,046] [ INFO] - client receive msg={'result': '第一部分是认知部分该部分通过示意图和文本的形式向学生'} +[2023-03-30 23:26:20,055] [ INFO] - client receive msg={'result': '第一部分是认知部分该部分通过示意图和文本的形式向学生'} +[2023-03-30 23:26:20,067] [ INFO] - client receive msg={'result': '第一部分是认知部分该部分通过示意图和文本的形式向学生'} +[2023-03-30 23:26:20,076] [ INFO] - client receive msg={'result': '第一部分是认知部分该部分通过示意图和文本的形式向学生'} +[2023-03-30 23:26:20,094] [ INFO] - client receive msg={'result': '第一部分是认知部分该部分通过示意图和文本的形式向学生'} +[2023-03-30 23:26:20,124] [ INFO] - client receive 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'第一部分是认知部分该部分通过示意图和文本的形式向学生讲解主要传感'} +[2023-03-30 23:26:21,405] [ INFO] - client receive msg={'result': '第一部分是认知部分该部分通过示意图和文本的形式向学生讲解主要传感'} +[2023-03-30 23:26:21,416] [ INFO] - client receive msg={'result': '第一部分是认知部分该部分通过示意图和文本的形式向学生讲解主要传感'} +[2023-03-30 23:26:21,428] [ INFO] - client receive msg={'result': '第一部分是认知部分该部分通过示意图和文本的形式向学生讲解主要传感'} +[2023-03-30 23:26:21,448] [ INFO] - client receive msg={'result': '第一部分是认知部分该部分通过示意图和文本的形式向学生讲解主要传感'} +[2023-03-30 23:26:21,459] [ INFO] - client receive msg={'result': '第一部分是认知部分该部分通过示意图和文本的形式向学生讲解主要传感'} +[2023-03-30 23:26:21,473] [ INFO] - client receive msg={'result': '第一部分是认知部分该部分通过示意图和文本的形式向学生讲解主要传感'} +[2023-03-30 23:26:22,065] [ INFO] - client receive msg={'result': '第一部分是认知部分该部分通过示意图和文本的形式向学生讲解主要传感器的工作'} +[2023-03-30 23:26:22,085] [ INFO] - client receive msg={'result': '第一部分是认知部分该部分通过示意图和文本的形式向学生讲解主要传感器的工作'} +[2023-03-30 23:26:22,110] [ INFO] - client receive msg={'result': '第一部分是认知部分该部分通过示意图和文本的形式向学生讲解主要传感器的工作'} +[2023-03-30 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'第一部分是认知部分该部分通过示意图和文本的形式向学生讲解主要传感器的工作原理让学生对设备有大致的认知随后使用真实传感器的内部构造图辅以文字说明进一步帮助学生对传感器有更深刻的印象最后结合具体的实践应用提升学生对实训的兴趣以'} +[2023-03-30 23:26:44,364] [ INFO] - client receive msg={'result': '第一部分是认知部分该部分通过示意图和文本的形式向学生讲解主要传感器的工作原理让学生对设备有大致的认知随后使用真实传感器的内部构造图辅以文字说明进一步帮助学生对传感器有更深刻的印象最后结合具体的实践应用提升学生对实训的兴趣以'} +[2023-03-30 23:26:44,374] [ INFO] - client receive msg={'result': '第一部分是认知部分该部分通过示意图和文本的形式向学生讲解主要传感器的工作原理让学生对设备有大致的认知随后使用真实传感器的内部构造图辅以文字说明进一步帮助学生对传感器有更深刻的印象最后结合具体的实践应用提升学生对实训的兴趣以'} +[2023-03-30 23:26:44,389] [ INFO] - client receive msg={'result': '第一部分是认知部分该部分通过示意图和文本的形式向学生讲解主要传感器的工作原理让学生对设备有大致的认知随后使用真实传感器的内部构造图辅以文字说明进一步帮助学生对传感器有更深刻的印象最后结合具体的实践应用提升学生对实训的兴趣以'} +[2023-03-30 23:26:44,398] [ INFO] - client receive msg={'result': '第一部分是认知部分该部分通过示意图和文本的形式向学生讲解主要传感器的工作原理让学生对设备有大致的认知随后使用真实传感器的内部构造图辅以文字说明进一步帮助学生对传感器有更深刻的印象最后结合具体的实践应用提升学生对实训的兴趣以'} +[2023-03-30 23:26:44,420] [ INFO] - client receive msg={'result': '第一部分是认知部分该部分通过示意图和文本的形式向学生讲解主要传感器的工作原理让学生对设备有大致的认知随后使用真实传感器的内部构造图辅以文字说明进一步帮助学生对传感器有更深刻的印象最后结合具体的实践应用提升学生对实训的兴趣以'} +[2023-03-30 23:26:45,226] [ INFO] - client receive msg={'result': '第一部分是认知部分该部分通过示意图和文本的形式向学生讲解主要传感器的工作原理让学生对设备有大致的认知随后使用真实传感器的内部构造图辅以文字说明进一步帮助学生对传感器有更深刻的印象最后结合具体的实践应用提升学生对实训的兴趣以及意义感'} +[2023-03-30 23:26:45,235] [ INFO] - client receive msg={'result': '第一部分是认知部分该部分通过示意图和文本的形式向学生讲解主要传感器的工作原理让学生对设备有大致的认知随后使用真实传感器的内部构造图辅以文字说明进一步帮助学生对传感器有更深刻的印象最后结合具体的实践应用提升学生对实训的兴趣以及意义感'} +[2023-03-30 23:26:45,258] [ INFO] - client receive msg={'result': '第一部分是认知部分该部分通过示意图和文本的形式向学生讲解主要传感器的工作原理让学生对设备有大致的认知随后使用真实传感器的内部构造图辅以文字说明进一步帮助学生对传感器有更深刻的印象最后结合具体的实践应用提升学生对实训的兴趣以及意义感'} +[2023-03-30 23:26:45,273] [ INFO] - client receive msg={'result': '第一部分是认知部分该部分通过示意图和文本的形式向学生讲解主要传感器的工作原理让学生对设备有大致的认知随后使用真实传感器的内部构造图辅以文字说明进一步帮助学生对传感器有更深刻的印象最后结合具体的实践应用提升学生对实训的兴趣以及意义感'} +[2023-03-30 23:26:45,295] [ INFO] - client receive msg={'result': '第一部分是认知部分该部分通过示意图和文本的形式向学生讲解主要传感器的工作原理让学生对设备有大致的认知随后使用真实传感器的内部构造图辅以文字说明进一步帮助学生对传感器有更深刻的印象最后结合具体的实践应用提升学生对实训的兴趣以及意义感'} +[2023-03-30 23:26:45,306] [ INFO] - client receive msg={'result': '第一部分是认知部分该部分通过示意图和文本的形式向学生讲解主要传感器的工作原理让学生对设备有大致的认知随后使用真实传感器的内部构造图辅以文字说明进一步帮助学生对传感器有更深刻的印象最后结合具体的实践应用提升学生对实训的兴趣以及意义感'} +[2023-03-30 23:26:46,380] [ INFO] - client punctuation restored msg={'result': '第一部分是认知部分，该部分通过示意图和文本的形式向学生讲解主要传感器的工作原理，让学生对设备有大致的认知。随后使用真实传感器的内部构造图，辅以文字说明，进一步帮助学生对传感器有更深刻的印象，最后结合具体的实践应用，提升学生对实训的兴趣以及意义感。'} +[2023-03-30 23:27:01,059] [ INFO] - client final receive msg={'status': 'ok', 'signal': 'finished', 'result': '第一部分是认知部分，该部分通过示意图和文本的形式向学生讲解主要传感器的工作原理，让学生对设备有大致的认知。随后使用真实传感器的内部构造图，辅以文字说明，进一步帮助学生对传感器有更深刻的印象，最后结合具体的实践应用，提升学生对实训的兴趣以及意义感。', 'times': [{'w': '第', 'bg': 0.0, 'ed': 0.36}, {'w': '一', 'bg': 0.36, 'ed': 0.48}, {'w': '部', 'bg': 0.48, 'ed': 0.62}, {'w': '分', 'bg': 0.62, 'ed': 0.8200000000000001}, {'w': '是', 'bg': 0.8200000000000001, 'ed': 1.08}, {'w': '认', 'bg': 1.08, 'ed': 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b/demos/streaming_asr_server/README_cn.md @@ -578,3 +578,354 @@ bash server.sh [2022-05-07 11:11:18,915] [ INFO] - audio duration: 4.9968125, elapsed time: 15.928460597991943, RTF=3.187724293835709 [2022-05-07 11:11:18,916] [ INFO] - asr websocket client finished : 我认为跑步最重要的就是给我带来了身体健康 ``` + +## 从音频文件(.wav 格式 或者.mp3 格式)生成字幕文件 (.srt 格式) + +**注意:** 默认部署在 `cpu` 设备上，可以通过修改服务配置文件中 `device` 参数将语音识别和标点预测部署在不同的 `gpu` 上。 + +使用 `streaming_asr_server.py` 和 `punc_server.py` 两个服务，分别启动流式语音识别和标点预测服务。调用 `websocket_client.py` 脚本可以同时调用流式语音识别和标点预测服务，将会生成对应的字幕文件(.srt格式)。 + +**使用该脚本前需要安装mffpeg** + +**应该在对应的`.../demos/streaming_asr_server/`目录下运行以下脚本** + +### 1. 启动服务端 + +```bash +Note: streaming speech recognition and punctuation prediction are configured on different graphics cards through configuration files +paddlespeech_server start --config_file ./conf/ws_conformer_wenetspeech_application.yaml +``` + +Open another terminal run the following commands: +```bash +paddlespeech_server start --config_file conf/punc_application.yaml +``` + +### 2. 启动客户端 + + ```bash + python3 local/websocket_client_srt.py --server_ip 127.0.0.1 --port 8090 --punc.server_ip 127.0.0.1 --punc.port 8190 --wavfile ../../data/认知.mp3 + ``` + Output: + ```text + [2023-03-30 23:26:13,991] [ INFO] - Start to do streaming asr client +[2023-03-30 23:26:13,994] [ INFO] - asr websocket client start +[2023-03-30 23:26:13,994] [ INFO] - endpoint: http://127.0.0.1:8190/paddlespeech/text +[2023-03-30 23:26:13,994] [ INFO] - endpoint: ws://127.0.0.1:8090/paddlespeech/asr/streaming +[2023-03-30 23:26:14,475] [ INFO] - /home/fxb/PaddleSpeech-develop/data/认知.mp3 converted to /home/fxb/PaddleSpeech-develop/data/认知.wav +[2023-03-30 23:26:14,476] [ INFO] - start to process the wavscp: /home/fxb/PaddleSpeech-develop/data/认知.wav +[2023-03-30 23:26:14,515] [ INFO] - client receive msg={"status": "ok", "signal": "server_ready"} +[2023-03-30 23:26:14,533] [ INFO] - client receive msg={'result': ''} +[2023-03-30 23:26:14,545] [ INFO] - 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diff --git a/demos/streaming_asr_server/local/websocket_client_srt.py b/demos/streaming_asr_server/local/websocket_client_srt.py new file mode 100644 index 00000000000..02fea484285 --- /dev/null +++ b/demos/streaming_asr_server/local/websocket_client_srt.py @@ -0,0 +1,162 @@ +#!/usr/bin/python +# Copyright (c) 2022 PaddlePaddle Authors. All Rights Reserved. +# +# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); +# you may not use this file except in compliance with the License. +# You may obtain a copy of the License at +# +# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 +# +# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software +# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, +# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. +# See the License for the specific language governing permissions and +# limitations under the License. +# calc avg RTF(NOT Accurate): grep -rn RTF log.txt | awk '{print $NF}' | awk -F "=" '{sum += $NF} END {print "all time",sum, "audio num", NR, "RTF", sum/NR}' +# python3 websocket_client.py --server_ip 127.0.0.1 --port 8290 --punc.server_ip 127.0.0.1 --punc.port 8190 --wavfile ./zh.wav +# python3 websocket_client.py --server_ip 127.0.0.1 --port 8290 --wavfile ./zh.wav +import argparse +import asyncio +import codecs +import os +from pydub import AudioSegment +import re + +from paddlespeech.cli.log import logger +from paddlespeech.server.utils.audio_handler import ASRWsAudioHandler + +def convert_to_wav(input_file): + # Load audio file + audio = AudioSegment.from_file(input_file) + + # Set parameters for audio file + audio = audio.set_channels(1) + audio = audio.set_frame_rate(16000) + + # Create output filename + output_file = os.path.splitext(input_file)[0] + ".wav" + + # Export audio file as WAV + audio.export(output_file, format="wav") + + logger.info(f"{input_file} converted to {output_file}") + +def format_time(sec): + # Convert seconds to SRT format (HH:MM:SS,ms) + hours = int(sec/3600) + minutes = int((sec%3600)/60) + seconds = int(sec%60) + milliseconds = int((sec%1)*1000) + return f'{hours:02d}:{minutes:02d}:{seconds:02d},{milliseconds:03d}' + +def results2srt(results, srt_file): + """convert results from paddlespeech to srt format for subtitle + Args: + results (dict): results from paddlespeech + """ + # times contains start and end time of each word + times = results['times'] + # result contains the whole sentence including punctuation + result = results['result'] + # split result into several sencences by '，' and '。' + sentences = re.split('，|。', result)[:-1] + # print("sentences: ", sentences) + # generate relative time for each sentence in sentences + relative_times = [] + word_i = 0 + for sentence in sentences: + relative_times.append([]) + for word in sentence: + if relative_times[-1] == []: + relative_times[-1].append(times[word_i]['bg']) + if len(relative_times[-1]) == 1: + relative_times[-1].append(times[word_i]['ed']) + else: + relative_times[-1][1] = times[word_i]['ed'] + word_i += 1 + # print("relative_times: ", relative_times) + # generate srt file acoording to relative_times and sentences + with open(srt_file, 'w') as f: + for i in range(len(sentences)): + # Write index number + f.write(str(i+1)+'\n') + + # Write start and end times + start = format_time(relative_times[i][0]) + end = format_time(relative_times[i][1]) + f.write(start + ' --> ' + end + '\n') + + # Write text + f.write(sentences[i]+'\n\n') + logger.info(f"results saved to {srt_file}") + +def main(args): + logger.info("asr websocket client start") + handler = ASRWsAudioHandler( + args.server_ip, + args.port, + endpoint=args.endpoint, + punc_server_ip=args.punc_server_ip, + punc_server_port=args.punc_server_port) + loop = asyncio.get_event_loop() + + # check if the wav file is mp3 format + # if so, convert it to wav format using convert_to_wav function + if args.wavfile and os.path.exists(args.wavfile): + if args.wavfile.endswith(".mp3"): + convert_to_wav(args.wavfile) + args.wavfile = args.wavfile.replace(".mp3", ".wav") + + # support to process single audio file + if args.wavfile and os.path.exists(args.wavfile): + logger.info(f"start to process the wavscp: {args.wavfile}") + result = loop.run_until_complete(handler.run(args.wavfile)) + # result = result["result"] + # logger.info(f"asr websocket client finished : {result}") + results2srt(result, args.wavfile.replace(".wav", ".srt")) + + # support to process batch audios from wav.scp + if args.wavscp and os.path.exists(args.wavscp): + logger.info(f"start to process the wavscp: {args.wavscp}") + with codecs.open(args.wavscp, 'r', encoding='utf-8') as f,\ + codecs.open("result.txt", 'w', encoding='utf-8') as w: + for line in f: + utt_name, utt_path = line.strip().split() + result = loop.run_until_complete(handler.run(utt_path)) + result = result["result"] + w.write(f"{utt_name} {result}\n") + + +if __name__ == "__main__": + logger.info("Start to do streaming asr client") + parser = argparse.ArgumentParser() + parser.add_argument( + '--server_ip', type=str, default='127.0.0.1', help='server ip') + parser.add_argument('--port', type=int, default=8090, help='server port') + parser.add_argument( + '--punc.server_ip', + type=str, + default=None, + dest="punc_server_ip", + help='Punctuation server ip') + parser.add_argument( + '--punc.port', + type=int, + default=8091, + dest="punc_server_port", + help='Punctuation server port') + parser.add_argument( + "--endpoint", + type=str, + default="/paddlespeech/asr/streaming", + help="ASR websocket endpoint") + parser.add_argument( + "--wavfile", + action="store", + help="wav file path ", + default="./16_audio.wav") + parser.add_argument( + "--wavscp", type=str, default=None, help="The batch audios dict text") + args = parser.parse_args() + + main(args) diff --git a/examples/aishell/asr0/local/train.sh b/examples/aishell/asr0/local/train.sh index 2b71b7f763f..c0da332577e 100755 --- a/examples/aishell/asr0/local/train.sh +++ b/examples/aishell/asr0/local/train.sh @@ -1,6 +1,6 @@ #!/bin/bash -if [ $# -lt 2 ] && [ $# -gt 3 ];then +if [ $# -lt 2 ] || [ $# -gt 3 ];then echo "usage: CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 ${0} config_path ckpt_name ips(optional)" exit -1 fi diff --git a/examples/aishell/asr1/local/train.sh b/examples/aishell/asr1/local/train.sh index bfa8dd97d44..3d4f052a3b0 100755 --- a/examples/aishell/asr1/local/train.sh +++ b/examples/aishell/asr1/local/train.sh @@ -17,7 +17,7 @@ if [ ${seed} != 0 ]; then echo "using seed $seed & FLAGS_cudnn_deterministic=True ..." fi -if [ $# -lt 2 ] && [ $# -gt 3 ];then +if [ $# -lt 2 ] || [ $# -gt 3 ];then echo "usage: CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 ${0} config_path ckpt_name ips(optional)" exit -1 fi diff --git a/examples/aishell/asr3/local/train.sh b/examples/aishell/asr3/local/train.sh index e51e3d34cac..33fef0fd63a 100755 --- a/examples/aishell/asr3/local/train.sh +++ b/examples/aishell/asr3/local/train.sh @@ -1,6 +1,6 @@ #!/bin/bash -if [ $# -lt 2 ] && [ $# -gt 3 ];then +if [ $# -lt 2 ] || [ $# -gt 3 ];then echo "usage: CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 ${0} config_path ckpt_name ips(optional)" exit -1 fi diff --git a/examples/vctk/vc3/conf/default.yaml b/examples/vctk/vc3/conf/default.yaml index 46198902439..b1168a40e50 100644 --- a/examples/vctk/vc3/conf/default.yaml +++ b/examples/vctk/vc3/conf/default.yaml @@ -1,12 +1,23 @@ ########################################################### # FEATURE EXTRACTION SETTING # ########################################################### -# 其实没用上，其实用的是 16000 -sr: 24000 +# 源码 load 的时候用的 24k, 提取 mel 用的 16k, 后续 load 和提取 mel 都要改成 24k +fs: 16000 n_fft: 2048 -win_length: 1200 -hop_length: 300 +n_shift: 300 +win_length: 1200 # Window length.(in samples) 50ms + # If set to null, it will be the same as fft_size. +window: "hann" # Window function. + +fmin: 0 # Minimum frequency of Mel basis. +fmax: 8000 # Maximum frequency of Mel basis. sr // 2 n_mels: 80 +# only for StarGANv2 VC +norm: # None here +htk: True +power: 2.0 + + ########################################################### # MODEL SETTING # ########################################################### diff --git a/examples/vctk/vc3/local/preprocess.sh b/examples/vctk/vc3/local/preprocess.sh index ea0fbc43d1d..058171c5874 100755 --- a/examples/vctk/vc3/local/preprocess.sh +++ b/examples/vctk/vc3/local/preprocess.sh @@ -6,13 +6,32 @@ stop_stage=100 config_path=$1 if [ ${stage} -le 0 ] && [ ${stop_stage} -ge 0 ]; then + # extract features + echo "Extract features ..." + python3 ${BIN_DIR}/preprocess.py \ + --dataset=vctk \ + --rootdir=~/datasets/VCTK-Corpus-0.92/ \ + --dumpdir=dump \ + --config=${config_path} \ + --num-cpu=20 fi if [ ${stage} -le 1 ] && [ ${stop_stage} -ge 1 ]; then - -fi - -if [ ${stage} -le 2 ] && [ ${stop_stage} -ge 2 ]; then +echo "Normalize ..." + python3 ${BIN_DIR}/normalize.py \ + --metadata=dump/train/raw/metadata.jsonl \ + --dumpdir=dump/train/norm \ + --speaker-dict=dump/speaker_id_map.txt + + python3 ${BIN_DIR}/normalize.py \ + --metadata=dump/dev/raw/metadata.jsonl \ + --dumpdir=dump/dev/norm \ + --speaker-dict=dump/speaker_id_map.txt + + python3 ${BIN_DIR}/normalize.py \ + --metadata=dump/test/raw/metadata.jsonl \ + --dumpdir=dump/test/norm \ + --speaker-dict=dump/speaker_id_map.txt fi diff --git a/paddlespeech/t2s/datasets/am_batch_fn.py b/paddlespeech/t2s/datasets/am_batch_fn.py index 3038d35b0d0..4cd5bccc72f 100644 --- a/paddlespeech/t2s/datasets/am_batch_fn.py +++ b/paddlespeech/t2s/datasets/am_batch_fn.py @@ -804,18 +804,73 @@ def jets_multi_spk_batch_fn(examples): batch["spk_id"] = spk_id return batch -# 未完成 -def starganv2_vc_batch_fn(examples): - batch = { - "x_real": None, - "y_org": None, - "x_ref": None, - "x_ref2": None, - "y_trg": None, - "z_trg": None, - "z_trg2": None, - } - return batch + +# 因为要传参数，所以需要额外构建 +def build_starganv2_vc_collate_fn(latent_dim: int=16, max_mel_length: int=192): + + return StarGANv2VCCollateFn( + latent_dim=latent_dim, max_mel_length=max_mel_length) + + +class StarGANv2VCCollateFn: + """Functor class of common_collate_fn()""" + + def __init__(self, latent_dim: int=16, max_mel_length: int=192): + self.latent_dim = latent_dim + self.max_mel_length = max_mel_length + + def random_clip(self, mel: np.array): + # [80, T] + mel_length = mel.shape[1] + if mel_length > self.max_mel_length: + random_start = np.random.randint(0, + mel_length - self.max_mel_length) + mel = mel[:, random_start:random_start + self.max_mel_length] + return mel + + def __call__(self, exmaples): + return self.starganv2_vc_batch_fn(exmaples) + + def starganv2_vc_batch_fn(self, examples): + batch_size = len(examples) + + label = [np.array(item["label"], dtype=np.int64) for item in examples] + ref_label = [ + np.array(item["ref_label"], dtype=np.int64) for item in examples + ] + + # 需要对 mel 进行裁剪 + mel = [self.random_clip(item["mel"]) for item in examples] + ref_mel = [self.random_clip(item["ref_mel"]) for item in examples] + ref_mel_2 = [self.random_clip(item["ref_mel_2"]) for item in examples] + + mel = batch_sequences(mel) + ref_mel = batch_sequences(ref_mel) + ref_mel_2 = batch_sequences(ref_mel_2) + + # convert each batch to paddle.Tensor + # (B,) + label = paddle.to_tensor(label) + ref_label = paddle.to_tensor(ref_label) + # [B, 80, T] -> [B, 1, 80, T] + mel = paddle.to_tensor(mel) + ref_mel = paddle.to_tensor(ref_mel) + ref_mel_2 = paddle.to_tensor(ref_mel_2) + + z_trg = paddle.randn(batch_size, self.latent_dim) + z_trg2 = paddle.randn(batch_size, self.latent_dim) + + batch = { + "x_real": mels, + "y_org": labels, + "x_ref": ref_mels, + "x_ref2": ref_mels_2, + "y_trg": ref_labels, + "z_trg": z_trg, + "z_trg2": z_trg2 + } + + return batch # for PaddleSlim diff --git a/paddlespeech/t2s/datasets/data_table.py b/paddlespeech/t2s/datasets/data_table.py index c9815af215d..4ac67546172 100644 --- a/paddlespeech/t2s/datasets/data_table.py +++ b/paddlespeech/t2s/datasets/data_table.py @@ -11,12 +11,14 @@ # WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. # See the License for the specific language governing permissions and # limitations under the License. +import random from multiprocessing import Manager from typing import Any from typing import Callable from typing import Dict from typing import List +import numpy as np from paddle.io import Dataset @@ -131,3 +133,54 @@ def __len__(self) -> int: The length of the dataset """ return len(self.data) + + +class StarGANv2VCDataTable(DataTable): + def __init__(self, data: List[Dict[str, Any]]): + super().__init__(data) + raw_data = data + spk_id_set = list(set([item['spk_id'] for item in raw_data])) + data_list_per_class = {} + for spk_id in spk_id_set: + data_list_per_class[spk_id] = [] + for item in raw_data: + for spk_id in spk_id_set: + if item['spk_id'] == spk_id: + data_list_per_class[spk_id].append(item) + self.data_list_per_class = data_list_per_class + + def __getitem__(self, idx: int) -> Dict[str, Any]: + """Get an example given an index. + Args: + idx (int): Index of the example to get + + Returns: + Dict[str, Any]: A converted example + """ + if self.use_cache and self.caches[idx] is not None: + return self.caches[idx] + + data = self._get_metadata(idx) + + # 裁剪放到 batch_fn 里面 + # 返回一个字典 + """ + {'utt_id': 'p225_111', 'spk_id': '1', 'speech': 'path of *.npy'} + """ + ref_data = random.choice(self.data) + ref_label = ref_data['spk_id'] + ref_data_2 = random.choice(self.data_list_per_class[ref_label]) + # mel_tensor, label, ref_mel_tensor, ref2_mel_tensor, ref_label + new_example = { + 'utt_id': data['utt_id'], + 'mel': np.load(data['speech']), + 'label': int(data['spk_id']), + 'ref_mel': np.load(ref_data['speech']), + 'ref_mel_2': np.load(ref_data_2['speech']), + 'ref_label': int(ref_label) + } + + if self.use_cache: + self.caches[idx] = new_example + + return new_example diff --git a/paddlespeech/t2s/exps/diffsinger/preprocess.py b/paddlespeech/t2s/exps/diffsinger/preprocess.py index be526eff117..a60ad44d235 100644 --- a/paddlespeech/t2s/exps/diffsinger/preprocess.py +++ b/paddlespeech/t2s/exps/diffsinger/preprocess.py @@ -354,6 +354,7 @@ def main(): mel_extractor=mel_extractor, pitch_extractor=pitch_extractor, energy_extractor=energy_extractor, + nprocs=args.num_cpu, cut_sil=args.cut_sil, spk_emb_dir=spk_emb_dir, write_metadata_method=args.write_metadata_method) diff --git a/paddlespeech/t2s/exps/ernie_sat/preprocess.py b/paddlespeech/t2s/exps/ernie_sat/preprocess.py index 486ed13a537..04bbc074336 100644 --- a/paddlespeech/t2s/exps/ernie_sat/preprocess.py +++ b/paddlespeech/t2s/exps/ernie_sat/preprocess.py @@ -324,6 +324,7 @@ def main(): sentences=sentences, output_dir=dev_dump_dir, mel_extractor=mel_extractor, + nprocs=args.num_cpu, cut_sil=args.cut_sil, spk_emb_dir=spk_emb_dir) if test_wav_files: diff --git a/paddlespeech/t2s/exps/fastspeech2/preprocess.py b/paddlespeech/t2s/exps/fastspeech2/preprocess.py index 521b9a88079..a2353242b01 100644 --- a/paddlespeech/t2s/exps/fastspeech2/preprocess.py +++ b/paddlespeech/t2s/exps/fastspeech2/preprocess.py @@ -382,6 +382,7 @@ def main(): mel_extractor=mel_extractor, pitch_extractor=pitch_extractor, energy_extractor=energy_extractor, + nprocs=args.num_cpu, cut_sil=args.cut_sil, spk_emb_dir=spk_emb_dir, write_metadata_method=args.write_metadata_method) diff --git a/paddlespeech/t2s/exps/speedyspeech/preprocess.py b/paddlespeech/t2s/exps/speedyspeech/preprocess.py index e4084c142f6..75a1b079142 100644 --- a/paddlespeech/t2s/exps/speedyspeech/preprocess.py +++ b/paddlespeech/t2s/exps/speedyspeech/preprocess.py @@ -280,6 +280,7 @@ def main(): sentences=sentences, output_dir=dev_dump_dir, mel_extractor=mel_extractor, + nprocs=args.num_cpu, cut_sil=args.cut_sil, use_relative_path=args.use_relative_path) if test_wav_files: diff --git a/paddlespeech/t2s/exps/starganv2_vc/normalize.py b/paddlespeech/t2s/exps/starganv2_vc/normalize.py new file mode 100644 index 00000000000..c063c46f75b --- /dev/null +++ b/paddlespeech/t2s/exps/starganv2_vc/normalize.py @@ -0,0 +1,101 @@ +# Copyright (c) 2023 PaddlePaddle Authors. All Rights Reserved. +# +# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); +# you may not use this file except in compliance with the License. +# You may obtain a copy of the License at +# +# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 +# +# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software +# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, +# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. +# See the License for the specific language governing permissions and +# limitations under the License. +"""Normalize feature files and dump them.""" +import argparse +import logging +from operator import itemgetter +from pathlib import Path + +import jsonlines +import numpy as np +import tqdm + +from paddlespeech.t2s.datasets.data_table import DataTable + + +def main(): + """Run preprocessing process.""" + parser = argparse.ArgumentParser( + description="Normalize dumped raw features (See detail in parallel_wavegan/bin/normalize.py)." + ) + parser.add_argument( + "--metadata", + type=str, + required=True, + help="directory including feature files to be normalized. " + "you need to specify either *-scp or rootdir.") + + parser.add_argument( + "--dumpdir", + type=str, + required=True, + help="directory to dump normalized feature files.") + + parser.add_argument( + "--speaker-dict", type=str, default=None, help="speaker id map file.") + + args = parser.parse_args() + + dumpdir = Path(args.dumpdir).expanduser() + # use absolute path + dumpdir = dumpdir.resolve() + dumpdir.mkdir(parents=True, exist_ok=True) + + # get dataset + with jsonlines.open(args.metadata, 'r') as reader: + metadata = list(reader) + dataset = DataTable( + metadata, converters={ + "speech": np.load, + }) + logging.info(f"The number of files = {len(dataset)}.") + + vocab_speaker = {} + with open(args.speaker_dict, 'rt') as f: + spk_id = [line.strip().split() for line in f.readlines()] + for spk, id in spk_id: + vocab_speaker[spk] = int(id) + + # process each file + output_metadata = [] + + for item in tqdm.tqdm(dataset): + utt_id = item['utt_id'] + speech = item['speech'] + + # normalize + # 这里暂时写死 + mean, std = -4, 4 + speech = (speech - mean) / std + speech_path = dumpdir / f"{utt_id}_speech.npy" + np.save(speech_path, speech.astype(np.float32), allow_pickle=False) + + spk_id = vocab_speaker[item["speaker"]] + record = { + "utt_id": item['utt_id'], + "spk_id": spk_id, + "speech": str(speech_path), + } + + output_metadata.append(record) + output_metadata.sort(key=itemgetter('utt_id')) + output_metadata_path = Path(args.dumpdir) / "metadata.jsonl" + with jsonlines.open(output_metadata_path, 'w') as writer: + for item in output_metadata: + writer.write(item) + logging.info(f"metadata dumped into {output_metadata_path}") + + +if __name__ == "__main__": + main() diff --git a/paddlespeech/t2s/exps/starganv2_vc/preprocess.py b/paddlespeech/t2s/exps/starganv2_vc/preprocess.py new file mode 100644 index 00000000000..053c3b32a46 --- /dev/null +++ b/paddlespeech/t2s/exps/starganv2_vc/preprocess.py @@ -0,0 +1,214 @@ +# Copyright (c) 2023 PaddlePaddle Authors. All Rights Reserved. +# +# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); +# you may not use this file except in compliance with the License. +# You may obtain a copy of the License at +# +# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 +# +# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software +# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, +# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. +# See the License for the specific language governing permissions and +# limitations under the License. +import argparse +import os +from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor +from operator import itemgetter +from pathlib import Path +from typing import Any +from typing import Dict +from typing import List + +import jsonlines +import librosa +import numpy as np +import tqdm +import yaml +from yacs.config import CfgNode + +from paddlespeech.t2s.datasets.get_feats import LogMelFBank +from paddlespeech.t2s.datasets.preprocess_utils import get_spk_id_map + +speaker_set = set() + + +def process_sentence(config: Dict[str, Any], + fp: Path, + output_dir: Path, + mel_extractor=None): + utt_id = fp.stem + # for vctk + if utt_id.endswith("_mic2"): + utt_id = utt_id[:-5] + speaker = utt_id.split('_')[0] + speaker_set.add(speaker) + # 需要额外获取 speaker + record = None + # reading, resampling may occur + # 源码的 bug, 读取的时候按照 24000 读取，但是提取 mel 的时候按照 16000 提取 + # 具体参考 https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSpeech/blob/c7d24ba42c377fe4c0765c6b1faa202a9aeb136f/paddlespeech/t2s/exps/starganv2_vc/vc.py#L165 + # 之后需要换成按照 24000 读取和按照 24000 提取 mel + wav, _ = librosa.load(str(fp), sr=24000) + max_value = np.abs(wav).max() + if max_value > 1.0: + wav = wav / max_value + assert len(wav.shape) == 1, f"{utt_id} is not a mono-channel audio." + assert np.abs( + wav).max() <= 1.0, f"{utt_id} is seems to be different that 16 bit PCM." + # extract mel feats + # 注意这里 base = 'e', 后续需要换成 base='10', 我们其他 TTS 模型都是 base='10' + logmel = mel_extractor.get_log_mel_fbank(wav, base='e') + mel_path = output_dir / (utt_id + "_speech.npy") + np.save(mel_path, logmel) + record = {"utt_id": utt_id, "speech": str(mel_path), "speaker": speaker} + return record + + +def process_sentences( + config, + fps: List[Path], + output_dir: Path, + mel_extractor=None, + nprocs: int=1, ): + if nprocs == 1: + results = [] + for fp in tqdm.tqdm(fps, total=len(fps)): + record = process_sentence( + config=config, + fp=fp, + output_dir=output_dir, + mel_extractor=mel_extractor) + if record: + results.append(record) + else: + with ThreadPoolExecutor(nprocs) as pool: + futures = [] + with tqdm.tqdm(total=len(fps)) as progress: + for fp in fps: + future = pool.submit(process_sentence, config, fp, + output_dir, mel_extractor) + future.add_done_callback(lambda p: progress.update()) + futures.append(future) + + results = [] + for ft in futures: + record = ft.result() + if record: + results.append(record) + + results.sort(key=itemgetter("utt_id")) + with jsonlines.open(output_dir / "metadata.jsonl", 'w') as writer: + for item in results: + writer.write(item) + print("Done") + + +def main(): + # parse config and args + parser = argparse.ArgumentParser( + description="Preprocess audio and then extract features.") + + parser.add_argument( + "--dataset", + default="vctk", + type=str, + help="name of dataset, should in {vctk} now") + + parser.add_argument( + "--rootdir", default=None, type=str, help="directory to dataset.") + + parser.add_argument( + "--dumpdir", + type=str, + required=True, + help="directory to dump feature files.") + + parser.add_argument("--config", type=str, help="StarGANv2VC config file.") + + parser.add_argument( + "--num-cpu", type=int, default=1, help="number of process.") + + args = parser.parse_args() + + rootdir = Path(args.rootdir).expanduser() + dumpdir = Path(args.dumpdir).expanduser() + # use absolute path + dumpdir = dumpdir.resolve() + dumpdir.mkdir(parents=True, exist_ok=True) + + assert rootdir.is_dir() + + with open(args.config, 'rt') as f: + config = CfgNode(yaml.safe_load(f)) + + if args.dataset == "vctk": + sub_num_dev = 5 + wav_dir = rootdir / "wav48_silence_trimmed" + train_wav_files = [] + dev_wav_files = [] + test_wav_files = [] + # only for test + for speaker in os.listdir(wav_dir): + wav_files = sorted(list((wav_dir / speaker).rglob("*_mic2.flac"))) + if len(wav_files) > 100: + train_wav_files += wav_files[:-sub_num_dev * 2] + dev_wav_files += wav_files[-sub_num_dev * 2:-sub_num_dev] + test_wav_files += wav_files[-sub_num_dev:] + else: + train_wav_files += wav_files + + else: + print("dataset should in {vctk} now!") + + train_dump_dir = dumpdir / "train" / "raw" + train_dump_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True) + dev_dump_dir = dumpdir / "dev" / "raw" + dev_dump_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True) + test_dump_dir = dumpdir / "test" / "raw" + test_dump_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True) + + # Extractor + mel_extractor = LogMelFBank( + sr=config.fs, + n_fft=config.n_fft, + hop_length=config.n_shift, + win_length=config.win_length, + window=config.window, + n_mels=config.n_mels, + fmin=config.fmin, + fmax=config.fmax, + # None here + norm=config.norm, + htk=config.htk, + power=config.power) + + # process for the 3 sections + if train_wav_files: + process_sentences( + config=config, + fps=train_wav_files, + output_dir=train_dump_dir, + mel_extractor=mel_extractor, + nprocs=args.num_cpu) + if dev_wav_files: + process_sentences( + config=config, + fps=dev_wav_files, + output_dir=dev_dump_dir, + mel_extractor=mel_extractor, + nprocs=args.num_cpu) + if test_wav_files: + process_sentences( + config=config, + fps=test_wav_files, + output_dir=test_dump_dir, + mel_extractor=mel_extractor, + nprocs=args.num_cpu) + + speaker_id_map_path = dumpdir / "speaker_id_map.txt" + get_spk_id_map(speaker_set, speaker_id_map_path) + + +if __name__ == "__main__": + main() diff --git a/paddlespeech/t2s/exps/starganv2_vc/vc.py b/paddlespeech/t2s/exps/starganv2_vc/vc.py index ffb257418c4..24d3dcf8bf9 100644 --- a/paddlespeech/t2s/exps/starganv2_vc/vc.py +++ b/paddlespeech/t2s/exps/starganv2_vc/vc.py @@ -57,9 +57,10 @@ def get_mel_extractor(): def preprocess(wave, mel_extractor): + # (T, 80) logmel = mel_extractor.get_log_mel_fbank(wave, base='e') - # [1, 80, 1011] mean, std = -4, 4 + # [1, 80, T] mel_tensor = (paddle.to_tensor(logmel.T).unsqueeze(0) - mean) / std return mel_tensor @@ -67,6 +68,7 @@ def preprocess(wave, mel_extractor): def compute_style(speaker_dicts, mel_extractor, style_encoder, mapping_network): reference_embeddings = {} for key, (path, speaker) in speaker_dicts.items(): + # path = '' if path == '': label = paddle.to_tensor([speaker], dtype=paddle.int64) latent_dim = mapping_network.shared[0].weight.shape[0] @@ -164,6 +166,15 @@ def voice_conversion(args, uncompress_path): wave, sr = librosa.load(args.source_path, sr=24000) source = preprocess(wave=wave, mel_extractor=mel_extractor) + # # 测试 preprocess.py 的输出是否 ok + # # 直接用 raw 然后 norm 的在这里 ok + # # 直接用 norm 在这里 ok + # import numpy as np + # source = np.load("~/PaddleSpeech_stargan_preprocess/PaddleSpeech/examples/vctk/vc3/dump/train/norm/p329_414_speech.npy") + # # ！！！对 mel_extractor norm 后的操作 + # # [1, 80, T] + # source = paddle.to_tensor(source.T).unsqueeze(0) + output_dir = Path(args.output_dir) output_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True) orig_wav_name = str(output_dir / 'orig_voc.wav') diff --git a/paddlespeech/t2s/exps/tacotron2/preprocess.py b/paddlespeech/t2s/exps/tacotron2/preprocess.py index c27b9769b7d..46b72591693 100644 --- a/paddlespeech/t2s/exps/tacotron2/preprocess.py +++ b/paddlespeech/t2s/exps/tacotron2/preprocess.py @@ -311,6 +311,7 @@ def main(): sentences=sentences, output_dir=dev_dump_dir, mel_extractor=mel_extractor, + nprocs=args.num_cpu, cut_sil=args.cut_sil, spk_emb_dir=spk_emb_dir) if test_wav_files: diff --git a/paddlespeech/t2s/exps/vits/preprocess.py b/paddlespeech/t2s/exps/vits/preprocess.py index d6b226a20f8..23c959d4353 100644 --- a/paddlespeech/t2s/exps/vits/preprocess.py +++ b/paddlespeech/t2s/exps/vits/preprocess.py @@ -321,6 +321,7 @@ def main(): sentences=sentences, output_dir=dev_dump_dir, spec_extractor=spec_extractor, + nprocs=args.num_cpu, cut_sil=args.cut_sil, spk_emb_dir=spk_emb_dir) if test_wav_files: diff --git a/paddlespeech/t2s/models/starganv2_vc/starganv2_vc.py b/paddlespeech/t2s/models/starganv2_vc/starganv2_vc.py index 2a96b30c69d..2b6775c4824 100644 --- a/paddlespeech/t2s/models/starganv2_vc/starganv2_vc.py +++ b/paddlespeech/t2s/models/starganv2_vc/starganv2_vc.py @@ -431,14 +431,13 @@ def forward(self, z: paddle.Tensor, y: paddle.Tensor): """Calculate forward propagation. Args: z(Tensor(float32)): - Shape (B, 1, n_mels, T). + Shape (B, latent_dim). y(Tensor(float32)): speaker label. Shape (B, ). Returns: Tensor: Shape (style_dim, ) """ - h = self.shared(z) out = [] for layer in self.unshared: