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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：

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)

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。