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基于Wavenet的VCTK-corpus模型训练（100000步）

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简介：
本研究采用Wavenet架构，在VCTK语料库上进行了100,000步的训练，生成高质量、自然度高的语音合成。 使用wavene训练的VCTK-corpus，在step=100000时包含model.ckpt-99999.data-00000-of-00001、model.ckpt-99999.index和model.ckpt-99999.meta文件。有兴趣测试的可以尝试一下，因为训练一个模型需要很长时间，所以保存下来很有必要。

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  • 基于Wavenet的VCTK-corpus模型训练（100000步）
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    本研究采用Wavenet架构，在VCTK语料库上进行了100,000步的训练，生成高质量、自然度高的语音合成。 使用wavene训练的VCTK-corpus，在step=100000时包含model.ckpt-99999.data-00000-of-00001、model.ckpt-99999.index和model.ckpt-99999.meta文件。有兴趣测试的可以尝试一下，因为训练一个模型需要很长时间，所以保存下来很有必要。
  • 基于ResNet50_pretrained的预训练模型
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