自定义模型训练指南
训练Spark-TTS自定义语音模型需要以下步骤：
- Data preparation::
- 收集文本(.txt)和对应音频(.wav)数据集
- 确保音频质量一致，文本与语音精准匹配
- Configuration parameters::
- 编辑config.json文件或直接修改脚本参数
- 设置学习率、批次大小等关键超参数
- priming training：执行类似
python train.py --data_path ./dataset --output_model my_model的命令 - 模型应用：训练完成后，使用
--model my_model.pth参数调用新模型
Caveats:
1. 训练时间随数据量和硬件性能变化，GPU大幅加速训练
2. 建议先在小数据集上测试训练流程
3. 可参考其他TTS项目的训练技巧优化效果
This answer comes from the articleSpark-TTS: A Text-to-Speech Tool for Generating Natural SpeechThe
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