🚀 BigVGAN:通過大規模訓練實現的通用神經聲碼器
BigVGAN是一種經過大規模訓練的通用神經聲碼器,能夠有效應用於音頻合成領域,為語音合成等任務提供高質量的音頻生成能力。
作者信息
Sang - gil Lee, Wei Ping, Boris Ginsburg, Bryan Catanzaro, Sungroh Yoon
[論文] - [代碼] - [[展示]](https://bigvgan - demo.github.io/) - [項目頁面] - [[權重]](https://huggingface.co/collections/nvidia/bigvgan - 66959df3d97fd7d98d97dc9a) - [演示]
[
](https://paperswithcode.com/sota/speech - synthesis - on - libritts?p=bigvgan - a - universal - neural - vocoder - with - large)
✨ 主要特性
新聞動態
- 2024年7月(v2.3):
- 進行了全面重構和代碼改進,提升了代碼的可讀性。
- 實現了抗鋸齒激活的全融合CUDA內核(上採樣 + 激活 + 下采樣),並提供了推理速度基準測試。
- 2024年7月(v2.2):倉庫現在包含一個使用Gradio的交互式本地演示。
- 2024年7月(v2.1):BigVGAN現已集成到🤗 Hugging Face Hub,可通過預訓練檢查點輕鬆進行推理。同時,在Hugging Face Spaces上提供了交互式演示。
- 2024年7月(v2):發佈了BigVGAN - v2及預訓練檢查點,主要亮點如下:
- 自定義CUDA推理內核:提供了一個用CUDA編寫的融合上採樣 + 激活內核,可加速推理速度。在單個A100 GPU上,測試顯示速度提升了1.5 - 3倍。
- 改進的判別器和損失函數:BigVGAN - v2使用多尺度子帶CQT判別器和多尺度梅爾頻譜圖損失進行訓練。
- 更大規模的訓練數據:BigVGAN - v2使用包含多種音頻類型的數據集進行訓練,包括多種語言的語音、環境聲音和樂器聲音。
- 提供多樣化音頻配置的預訓練檢查點:支持高達44 kHz的採樣率和512倍的上採樣率。
📦 安裝指南
本倉庫包含預訓練的BigVGAN檢查點,方便進行推理,並額外支持huggingface_hub
。
如果您對模型訓練和其他功能感興趣,請訪問官方GitHub倉庫獲取更多信息:https://github.com/NVIDIA/BigVGAN
git lfs install
git clone https://huggingface.co/nvidia/bigvgan_v2_22khz_80band_256x
💻 使用示例
基礎用法
以下示例展示瞭如何使用BigVGAN:從Hugging Face Hub加載預訓練的BigVGAN生成器,從輸入波形計算梅爾頻譜圖,並使用梅爾頻譜圖作為模型輸入生成合成波形。
device = 'cuda'
import torch
import bigvgan
import librosa
from meldataset import get_mel_spectrogram
model = bigvgan.BigVGAN.from_pretrained('nvidia/bigvgan_v2_22khz_80band_256x', use_cuda_kernel=False)
model.remove_weight_norm()
model = model.eval().to(device)
wav_path = '/path/to/your/audio.wav'
wav, sr = librosa.load(wav_path, sr=model.h.sampling_rate, mono=True)
wav = torch.FloatTensor(wav).unsqueeze(0)
mel = get_mel_spectrogram(wav, model.h).to(device)
with torch.inference_mode():
wav_gen = model(mel)
wav_gen_float = wav_gen.squeeze(0).cpu()
wav_gen_int16 = (wav_gen_float * 32767.0).numpy().astype('int16')
高級用法
使用自定義CUDA內核進行合成
您可以在實例化BigVGAN時使用參數use_cuda_kernel
來應用快速CUDA推理內核:
import bigvgan
model = bigvgan.BigVGAN.from_pretrained('nvidia/bigvgan_v2_22khz_80band_256x', use_cuda_kernel=True)
首次應用時,它會使用nvcc
和ninja
構建內核。如果構建成功,內核將保存到alias_free_activation/cuda/build
,模型會自動加載該內核。代碼庫已在CUDA 12.1
上進行了測試。
請確保系統中已安裝nvcc
和ninja
,並且系統中安裝的nvcc
版本與您的PyTorch構建版本相匹配。
更多詳細信息,請參閱官方GitHub倉庫:https://github.com/NVIDIA/BigVGAN?tab=readme - ov - file#using - custom - cuda - kernel - for - synthesis
📚 詳細文檔
預訓練模型
我們在[Hugging Face Collections](https://huggingface.co/collections/nvidia/bigvgan - 66959df3d97fd7d98d97dc9a)上提供了預訓練模型。您可以在列出的模型倉庫中下載生成器權重(名為bigvgan_generator.pt
)及其判別器/優化器狀態(名為bigvgan_discriminator_optimizer.pt
)的檢查點。
📄 許可證
本項目採用MIT許可證。詳情請見許可證鏈接。