【TTS回顾】深度解析VITS2，与VITS对比

一、基本介绍

VITS2是由SK Telecom团队提出的单阶段端到端语音合成模型，通过对抗学习机制和创新架构设计，在语音自然度、训练效率和多说话人适应性等方面实现突破。相较于传统两阶段流水线系统（文本→梅尔频谱→波形），其核心创新在于将时长预测、声学建模和波形生成整合到单一框架中。

核心特性：

• 单阶段端到端：消除传统系统的级联误差
• 对抗训练策略：引入多周期判别器提升音质
• 可扩展架构：支持单/多说话人、多语言场景
• 高效推理：比VITS减少30%计算资源消耗

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二、快速上手指南

1. 环境配置

git clone https://github.com/daniilrobnikov/vits2
conda create -n vits2 python=3.11
conda activate vits2
pip install -r requirements.txt  # 安装PyTorch 2.0+、Phonemizer等依赖

2. 数据集准备（以LJ Speech为例）

wget https://data.keithito.com/data/speech/LJSpeech-1.1.tar.bz2
tar -xvf LJSpeech-1.1.tar.bz2
python preprocess/mel_transform.py --data_dir LJSpeech-1.1 -c datasets/ljs_base/config.yaml
ln -s LJSpeech-1.1 DUMMY1  # 创建符号链接

3. 训练启动

# 单GPU训练
python train.py -c datasets/ljs_base/config.yaml -m ljs_base

# 多GPU分布式训练
torchrun --nproc_per_node=4 train.py -c datasets/vctk_base/config.yaml -m vctk_base

4. 推理示例

# inference.ipynb核心代码
model = SynthesizerTrn.load_from_checkpoint("checkpts/ljs_base.pth")
text = "VITS2 provides state-of-the-art speech synthesis."
audio = model.infer(text, length_scale=0.8)  # 调节语速
ipd.Audio(audio, rate=22050)

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三、应用场景解析

1. 多语言语音合成

通过修改text/cleaners.py实现语言适配：

def phonemize_zh(text):
    return pypinyin.lazy_pinyin(text, style=pypinyin.Style.TONE3)

# config.yaml配置
text_cleaners: [chinese_cleaners, add_bos_eos]

2. 低资源场景优化

# configs/low_resource.yaml
train:
  batch_size: 8
  segment_size: 8192  # 减小内存消耗
data:
  n_mels: 80          # 降低梅尔带数
  filter_length: 512

3. 跨说话人风格迁移

# 加载多说话人模型