产品简介
DailyTalk 提供2,541个带标注的高质量对话数据，专门解决现有TTS数据集缺乏对话上下文的问题。适合TTS研究人员和开发者用于训练对话式语音合成模型，支持多平台使用。
核心功能
- 提供2,541个高质量对话数据
- 支持多说话人TTS
- 包含预训练模型快速实验
- 支持无监督时长建模
- 集成TensorBoard训练监控
快速开始
- 安装Python依赖：pip3 install -r requirements.txt
- 下载数据集和预训练模型从指定Google Drive链接
- 运行推理命令：python3 synthesize.py --source preprocessed_data/DailyTalk/val_*.txt --restore_step RESTORE_STEP --mode batch --dataset DailyTalk
- 可选训练自定义模型：python3 train.py --dataset DailyTalk
界面预览
与其他方案对比
| 对比项 | DailyTalk | 同类方案 |
|---|---|---|
| 数据集类型 | 专注于对话式TTS，带标注对话数据 | 传统TTS数据集多为单句录音 |
| 上下文支持 | 内置历史编码选项，改善对话连贯性 | 通常不考虑对话上下文 |
适合谁用
- 研究对话式TTS技术的科研人员
- 开发语音合成应用的软件工程师
- 需要会话数据进行模型训练的AI开发者
下载与版本
当前最新版本为 v0.1.0，发布于 2022-10-24。支持 Windows、macOS、Linux。
⚠️ 注意：本项目仅提供源代码下载，不包含可直接运行的安装包（exe/dmg/apk 等。下载后需要自行编译构建才能使用，适合有一定开发经验的用户。如果你不熟悉编译流程，建议寻找同类开箱即用的替代方案。
注意事项
- 本工具仅供学习和研究使用，请遵守相关法律法规。
- 请尊重内容创作者版权，勿将下载内容用于商业或非法传播。
- 项目源码地址：https://github.com/keonlee9420/DailyTalk