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  • 学习wavenet_vocoder之预处理、训练

     

    一、预处理

    1.在进行预处理时,如果不明白需要的参数,可以使用命令获取帮助,从这里我们可以看到可以具体的用法和对应的参数。

    python preprocess.py --help
    1 python preprocess.py ljspeech C:	estDataSorceLJSpeech-1.1LJSpeech-1.1  C:	est	estOutput --preset=C:	estCodePython3wavenet_vocoderpresetsljspeech_mixture.json

    2.接下来就直接输入命令来获取预处理的结果吧。

    python preprocess.py ljspeech G:DataSorceLJSpeech-1.1LJSpeech-1.1  G:	estOutput --preset=G:CodePython3wavenet_vocoder-masterpresetsljspeech_mixture.json

    3.最终得到的结果就是这些一堆的东西(还在研究有什么用)

    二、训练

    1.在进行训练时,如果不明白需要的参数,我们也可以使用命令获取帮助,从这里我们可以看到可以具体的用法和对应的参数。

    python preprocess.py --help

    2.我们执行训练的命令,遇到了一个问题

    python train.py --data-root=G:	estOutput --preset=G:	estOutput1.json

    这个问题遇到了是因为我使用的json没有使用对应的代码中的对应的标准json导致,其实路径就是代码中的/preset/文件夹中的对应json即可

    处理完这个问题之后,我们就可以进行训练了,训练的过程比较长,请大家耐心等待。个人使用的电脑cpu为i7 8700k锁频版本,4天生成一个训练模型,请大家酌情考虑。

    图为检查点生成结果,因为占用的时间比较就,所以现在在研究具体怎么迁移到虚拟机里面执行和训练量的控制。

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/DogOfIT/p/11094682.html
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