【GPT-SOVITS-03】SOVITS 模块-生成模型解析

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【GPT-SOVITS-01】源码梳理
【GPT-SOVITS-02】GPT模块解析
【GPT-SOVITS-03】SOVITS 模块-生成模型解析
【GPT-SOVITS-04】SOVITS 模块-鉴别模型解析
【GPT-SOVITS-05】SOVITS 模块-残差量化解析
【GPT-SOVITS-06】特征工程-HuBert原理

1.概述

SOVIT 模块的主要功能是生成最终的音频文件。

GPT-SOVITS的核心与SOVITS差别不大，仍然是分了两个部分：

• 基于 VAE + FLOW 的生成器，源代码为 SynthesizerTrn
• 基于多尺度分类器的鉴别器，源代码为 SynthesizerTrn

针对鉴别器相较于SOVITS5做了一些简化，主要的差异是在在生成模型处引入了残差量化层。

在训练时进入先验编码器的是经过残差量化层的 quatized 数据。

在推理时，用的是AR模块推理出的 code，然后用code直接生成 quatized 数据，再进入先验编码器。

训练所涉及特征包括：

2.训练流程

• 如概述所注，在训练时SSL特征经过残差量化层中会产生量化编码 code 和数据 quatized。
• 这个 code 也会作为 AR，即GPT模块训练的特征
• 在推理时，这个code 就由 GPT 模块生成
• 损失函数如下：

y_d_hat_r, y_d_hat_g, fmap_r, fmap_g = net_d(y, y_hat)
with autocast(enabled=False):
    loss_mel = F.l1_loss(y_mel, y_hat_mel) * hps.train.c_mel
    loss_kl = kl_loss(z_p, logs_q, m_p, logs_p, z_mask) * hps.train.c_kl

    loss_fm = feature_loss(fmap_r, fmap_g)
    loss_gen, losses_gen = generator_loss(y_d_hat_g)
    loss_gen_all = loss_gen + loss_fm + loss_mel + kl_ssl * 1 + loss_kl

3.推理流程

推理时直接通过先验编码器，通过FLOW的逆，进入解码器后输出推理音频

4.调试代码参考

import os,sys
import json
sys.path.append(os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))))
from torch.utils.data import DataLoader

from vof.vits.data_utils import (
    TextAudioSpeakerLoader,
    TextAudioSpeakerCollate,
    DistributedBucketSampler,
)
from vof.vits.models import SynthesizerTrn
from vof.script.utils import HParams

now_dir   = os.getcwd()
root_dir  = os.path.dirname(now_dir)
prj_name  = 'project01'               # 项目名称
prj_dir   = root_dir + '/res/' + prj_name + '/'

with open(root_dir + '/res/configs/s2.json') as f:
    data = f.read()
    data = json.loads(data)

# 新增其他参数
s2_dir = prj_dir + 'logs'  # gpt 训练用目录
os.makedirs("%s/logs_s2" % (s2_dir), exist_ok=True)

data["train"]["batch_size"]             = 3
data["train"]["epochs"]                 = 15
data["train"]["text_low_lr_rate"]       = 0.4
data["train"]["pretrained_s2G"]         = root_dir + '/res/pretrained_models/s2G488k.pth'
data["train"]["pretrained_s2D"]         = root_dir + '/res/pretrained_models/s2D488k.pth'
data["train"]["if_save_latest"]         = True
data["train"]["if_save_every_weights"]  = True
data["train"]["save_every_epoch"]       = 5
data["train"]["gpu_numbers"]            = 0
data["data"]["exp_dir"]                 = data["s2_ckpt_dir"] = s2_dir
data["save_weight_dir"]                 = root_dir + '/res/weight/sovits'
data["name"]                            = prj_name
data['exp_dir']                         = s2_dir

hps = HParams(**data)
print(hps)
"""
self.path2 = "%s/2-name2text-0.txt" % exp_dir
self.path4 = "%s/4-cnhubert" % exp_dir
self.path5 = "%s/5-wav32k" % exp_dir
"""
train_dataset = TextAudioSpeakerLoader(hps.data)
"""
ssl  hubert 特征 [1,768,195]
spec [1025,195]
wav  [1,124800]
text [14,]
"""
train_sampler = DistributedBucketSampler(
    train_dataset,
    hps.train.batch_size,
    [
        32,
        300,
        400,
        500,
        600,
        700,
        800,
        900,
        1000,
        1100,
        1200,
        1300,
        1400,
        1500,
        1600,
        1700,
        1800,
        1900,
    ],
    num_replicas=1,
    rank=0,
    shuffle=True,
)
collate_fn = TextAudioSpeakerCollate()
train_loader = DataLoader(
    train_dataset,
    batch_size=1,
    shuffle=False,
    pin_memory=True,
    collate_fn=collate_fn,
    batch_sampler=train_sampler
)

def _model_forward(ssl, y, y_lengths, text, text_lengths):

    net_g = SynthesizerTrn(
        hps.data.filter_length // 2 + 1,
        hps.train.segment_size // hps.data.hop_length,
        n_speakers=hps.data.n_speakers,
        **hps.model,
    )
    net_g.forward(ssl, y, y_lengths, text, text_lengths)

for data in train_loader:

    ssl_padded   = data[0]
    ssl_lengths  = data[1]
    spec_padded  = data[2]
    spec_lengths = data[3]
    wav_padded   = data[4]
    wav_lengths  = data[5]
    text_padded  = data[6]
    text_lengths = data[7]

    _model_forward(ssl_padded, spec_padded, spec_lengths, text_padded, text_lengths)