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Emotional VITS

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数据集无需任何情感标注，通过情感提取模型 提取语句情感embedding输入网络，实现情感可控的VITS合成

模型结构

• 相对于原版VITS仅修改了TextEncoder部分

模型的优缺点介绍

该模型缺点：

• 推理时需要指定一个音频作为情感的参考音频才能够合成音频，而模型本身并不知道“激动”、“平静”这类表示情绪的词语对应的情感特征是什么。
• 对于只有一个角色的模型，可以通过预先筛选的方式，即手动挑选几条“激动”、“平静”、“小声”之类的音频，手动实现情感文本->情感embedding的对应关系 （这个过程可以用聚类算法 简化筛选）
• 对于有多个角色的模型，上述预筛选的方式有局限性，因为例如同样对于“平静”这一个情感而言，不同角色对应的情感embedding可能会不同，导致建立情感文本->情感embedding的映射关系很繁琐，很难通过一套统一的标准去描述不同角色之间的相似情感

该模型的优点：

• 任何普通的TTS数据集均可以完成情感控制。无需手动打情感标签。
• 由于在训练时候并没有指定情感的文本与embedding的对应关系，所有的情感特征embedding均在一个连续的空间内
• 因此理论上对于任意角色数据集中出现的情感，推理时均可以通过该模型实现合成，只需要输入目标情感音频对应的embedding即可，而不会受到情感分类数量限制

快速挑选各个情感对应的音频

可以使用 聚类算法 自动对音频的情感embedding进行分类，大致上可以区分出情感差异较大的各个类别，具体使用请参考 emotion_clustering.ipynb

Pre-requisites

0. Python >= 3.6
1. Clone this repository
2. Install python requirements. Please refer requirements.txt
3. prepare datasets
4. Build Monotonic Alignment Search and run preprocessing if you use your own datasets.

# Cython-version Monotonoic Alignment Search
cd monotonic_align
python setup.py build_ext --inplace

# Preprocessing (g2p) for your own datasets. Preprocessed phonemes for nene have been already provided.
python preprocess.py --text_index 2 --filelists filelists/train.txt filelists/val.txt --text_cleaners japanese_cleaners

5. extract emotional embeddings, this will generate *.emo.npy for each wav file.

python emotion_extract.py --filelists filelists/train.txt filelists/val.txt

Training Exmaple

# nene
python train_ms.py -c configs/nene.json -m nene

# if you are fine tuning pretrained original VITS checkpoint ,
python train_ms.py -c configs/nene.json -m nene --ckptD /path/to/D_xxxx.pth --ckptG /path/to/G_xxxx.pth

Inference Example

See inference.ipynb or use MoeGoe