CycleGAN-VC2: 基于CycleGAN的语音克隆与转换方法
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简介：
CycleGAN-VC2是一种基于CycleGAN架构的创新性语音克隆与转换技术，能够实现不同说话人之间的声音风格迁移，同时保持语音内容不变。该方法利用循环一致性学习原理，有效解决了跨-speaker身份变换中的挑战，为个性化语音合成和语音隐私保护提供了新的解决方案。
这段代码是用于语音转换/语音克隆工作的CycleGAN-VC2-PyTorch的实现。数据集包括中国男性演讲者的AISHELL数据。
使用方法如下：
训练：
例子：预处理步骤可以通过运行python pre来执行。
演示版和更新信息表明，修复了第二步逆向损失的问题，并通过添加第二步逆向性损失改进了非并行语音转换的研究。CycleGAN-VC2是对CycleGAN-VC的升级版本，结合使用三种新技术：两步对抗损失、2-1-2D CNN生成器以及GAN修补程序鉴别器。
该存储库包括：
实现本段落的方法。
创建缓存以训练模型。
训练后转换的结果展示。
要求如下安装依赖项：
pip install -r requirements.txt
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