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如何优化Spark-TTS自定义训练过程中的数据准备效率?

2025-08-30 1.7 K

TTS训练数据高效准备指南

针对数据准备的完整链路优化方案:

自动化采集

  • 语音切割:使用PyAnnote切分长音频:
    from pyannote.audio import Pipeline
    pipeline = Pipeline.from_pretrained('pyannote/voice-activity-detection')
  • 文本清洗:正则表达式过滤特殊字符
    import re
    re.sub(r'[^ws]', '', text)

质量管控

  • 三阶质检法::
    1. 自动过滤信噪比<30dB的音频
    2. 用Librosa检测静音片段占比
    3. 人工抽查10%样本
  • 标注工具链:推荐使用Audacity+JSON标注的配套方案

データ強化

  • 参数化增强:使用torchaudio动态调整:
    torchaudio.sox_effects.apply_effects_file('input.wav', effects=[
      ['speed', '0.9'], ['pitch', '50']])

推荐将数据预处理脚本封装为Pipeline,支持增量更新。

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