paddlespeech.t2s.models.speedyspeech.speedyspeech 模块
- class paddlespeech.t2s.models.speedyspeech.speedyspeech.DurationPredictor(hidden_size: int = 128)[来源]
基础：
Layer方法
__call__(*inputs, **kwargs)将self作为一个函数调用。
add_parameter(name, parameter)添加一个参数实例。
add_sublayer(name, sublayer)添加一个子层实例。
apply(fn)递归地将
fn应用到每个子层（由.sublayers()返回）以及自身。buffers([include_sublayers])返回当前层及其子层中的所有缓冲区的列表。
children()返回一个迭代器，遍历直接子层。
clear_gradients()清除此层所有参数的梯度。
create_parameter(shape[, attr, dtype, ...])为该层创建参数。
create_tensor([name, persistable, dtype])为该层创建张量。
create_variable([name, persistable, dtype])为该层创建张量。
eval()将该层及其所有子层设置为评估模式。
extra_repr()该层的额外表示，您可以自定义实现自己的层。
forward(x)计算前向传播。参数： x(Tensor): 输入序列的批次 (B, Tmax, hidden_size)。
full_name()此层的完整名称，由 name_scope + "/" + MyLayer.__class__.__name__ 组成
load_dict(state_dict[, use_structured_name])从 state_dict 设置参数和可持久化缓存。
named_buffers([prefix, include_sublayers])返回一个迭代器，遍历层中的所有缓冲区，生成名称和张量的元组。
named_children()返回一个直接子层的迭代器，同时提供层的名称和层本身。
named_parameters([prefix, include_sublayers])返回一个迭代器，遍历层中的所有参数，生成名称和参数的元组。
named_sublayers([prefix, include_self, ...])返回Layer中所有子层的迭代器，生成名称和子层的元组。
parameters([include_sublayers])返回当前层及其子层的所有参数的列表。
register_buffer(name, tensor[, persistable])将一个张量注册为该层的缓冲区。
register_forward_post_hook(hook)为层注册一个前向后钩子。
register_forward_pre_hook(hook)为层注册一个前向预钩子。
set_dict(state_dict[, use_structured_name])从 state_dict 设置参数和可持久化的缓冲区。
set_state_dict(state_dict[, use_structured_name])从state_dict设置参数和持久化缓冲区。
state_dict([destination, include_sublayers, ...])获取当前层及其子层的所有参数和可持久化缓冲区。
sublayers([include_self])返回子层的列表。
to([device, dtype, blocking])通过给定的设备、数据类型和阻塞方式转换层的参数和缓冲区。
to_static_state_dict([destination, ...])获取当前层及其子层的所有参数和缓冲区。
train()将此层及其所有子层设置为训练模式。
向后
注册状态字典钩子
- class paddlespeech.t2s.models.speedyspeech.speedyspeech.ResidualBlock(channels: int = 128, kernel_size: int = 3, dilation: int = 3, n: int = 2)[来源]
基础：
Layer方法
__call__(*inputs, **kwargs)将self作为一个函数调用。
add_parameter(name, parameter)添加一个参数实例。
add_sublayer(name, sublayer)添加一个子层实例。
apply(fn)递归地将
fn应用到每个子层（由.sublayers()返回）以及自身。buffers([include_sublayers])返回当前层及其子层中的所有缓冲区的列表。
children()返回一个迭代器，遍历直接子层。
clear_gradients()清除此层所有参数的梯度。
create_parameter(shape[, attr, dtype, ...])为该层创建参数。
create_tensor([name, persistable, dtype])为该层创建张量。
create_variable([name, persistable, dtype])为该层创建张量。
eval()将该层及其所有子层设置为评估模式。
extra_repr()该层的额外表示，您可以自定义实现自己的层。
forward(x)计算前向传播。 参数： x(Tensor)： 输入序列的批次 (B, hidden_size, Tmax)。 返回： Tensor： 残差输出 (B, hidden_size, Tmax)。
full_name()此层的完整名称，由 name_scope + "/" + MyLayer.__class__.__name__ 组成
load_dict(state_dict[, use_structured_name])从 state_dict 设置参数和可持久化缓存。
named_buffers([prefix, include_sublayers])返回一个迭代器，遍历层中的所有缓冲区，生成名称和张量的元组。
named_children()返回一个直接子层的迭代器，同时提供层的名称和层本身。
named_parameters([prefix, include_sublayers])返回一个迭代器，遍历层中的所有参数，生成名称和参数的元组。
named_sublayers([prefix, include_self, ...])返回Layer中所有子层的迭代器，生成名称和子层的元组。
parameters([include_sublayers])返回当前层及其子层的所有参数的列表。
register_buffer(name, tensor[, persistable])将一个张量注册为该层的缓冲区。
register_forward_post_hook(hook)为层注册一个前向后钩子。
register_forward_pre_hook(hook)为层注册一个前向预钩子。
set_dict(state_dict[, use_structured_name])从 state_dict 设置参数和可持久化的缓冲区。
set_state_dict(state_dict[, use_structured_name])从state_dict设置参数和持久化缓冲区。
state_dict([destination, include_sublayers, ...])获取当前层及其子层的所有参数和可持久化缓冲区。
sublayers([include_self])返回子层的列表。
to([device, dtype, blocking])通过给定的设备、数据类型和阻塞方式转换层的参数和缓冲区。
to_static_state_dict([destination, ...])获取当前层及其子层的所有参数和缓冲区。
train()将此层及其所有子层设置为训练模式。
向后
注册状态字典钩子
- class paddlespeech.t2s.models.speedyspeech.speedyspeech.SpeedySpeech(vocab_size, encoder_hidden_size: int = 128, encoder_kernel_size: int = 3, encoder_dilations: List[int] = [1, 3, 9, 27, 1, 3, 9, 27, 1, 1], duration_predictor_hidden_size: int = 128, decoder_hidden_size: int = 128, decoder_output_size: int = 80, decoder_kernel_size: int = 3, decoder_dilations: List[int] = [1, 3, 9, 27, 1, 3, 9, 27, 1, 3, 9, 27, 1, 3, 9, 27, 1, 1], tone_size: Optional[int] = None, spk_num: Optional[int] = None, init_type: str = 'xavier_uniform', positional_dropout_rate: int = 0.1)[来源]
基础：
Layer方法
__call__(*inputs, **kwargs)将self作为一个函数调用。
add_parameter(name, parameter)添加一个参数实例。
add_sublayer(name, sublayer)添加一个子层实例。
apply(fn)递归地将
fn应用到每个子层（由.sublayers()返回）以及自身。buffers([include_sublayers])返回当前层及其子层中的所有缓冲区的列表。
children()返回一个迭代器，遍历直接子层。
clear_gradients()清除此层所有参数的梯度。
create_parameter(shape[, attr, dtype, ...])为该层创建参数。
create_tensor([name, persistable, dtype])为该层创建张量。
create_variable([name, persistable, dtype])为该层创建张量。
eval()将该层及其所有子层设置为评估模式。
extra_repr()该层的额外表示，您可以自定义实现自己的层。
forward(text, tones, durations[, spk_id])计算前向传播。参数： text(Tensor(int64)): 填充的令牌ID批次 (B, Tmax)。 durations(Tensor(int64)): 填充的持续时间批次 (B, Tmax)。 tones(Tensor, optional(int64)): 填充的音调ID批次 (B, Tmax)。 spk_id(Tnesor, optional(int64)): 说话者ID的批次 (B,)。
full_name()此层的完整名称，由 name_scope + "/" + MyLayer.__class__.__name__ 组成
inference(文本[, 音调, 持续时间, 说话者_id])根据字符序列生成特征序列。 参数： text(Tensor(int64)): 输入字符序列 (T,)。 tones(Tensor, optional(int64)): 经过填充的音调 ID 批次 (T,)。 durations(Tensor, optional (int64)): 持续时间的真实值 (T,)。 spk_id(Tensor, optional(int64), optional): 说话者 ID (1,)。 (默认值 = None)。
load_dict(state_dict[, use_structured_name])从 state_dict 设置参数和可持久化缓存。
named_buffers([prefix, include_sublayers])返回一个迭代器，遍历层中的所有缓冲区，生成名称和张量的元组。
named_children()返回一个直接子层的迭代器，同时提供层的名称和层本身。
named_parameters([prefix, include_sublayers])返回一个迭代器，遍历层中的所有参数，生成名称和参数的元组。
named_sublayers([prefix, include_self, ...])返回Layer中所有子层的迭代器，生成名称和子层的元组。
parameters([include_sublayers])返回当前层及其子层的所有参数的列表。
register_buffer(name, tensor[, persistable])将一个张量注册为该层的缓冲区。
register_forward_post_hook(hook)为层注册一个前向后钩子。
register_forward_pre_hook(hook)为层注册一个前向预钩子。
set_dict(state_dict[, use_structured_name])从 state_dict 设置参数和可持久化的缓冲区。
set_state_dict(state_dict[, use_structured_name])从state_dict设置参数和持久化缓冲区。
state_dict([destination, include_sublayers, ...])获取当前层及其子层的所有参数和可持久化缓冲区。
sublayers([include_self])返回子层的列表。
to([device, dtype, blocking])通过给定的设备、数据类型和阻塞方式转换层的参数和缓冲区。
to_static_state_dict([destination, ...])获取当前层及其子层的所有参数和缓冲区。
train()将此层及其所有子层设置为训练模式。
向后
注册状态字典钩子
- forward(text: Tensor, tones: Tensor, durations: Tensor, spk_id: Optional[Tensor] = None)[来源]
计算前向传播。 参数：
- text(Tensor(int64)):
填充的令牌 ID 批次 (B, Tmax)。
- durations(Tensor(int64)):
填充持续时间的批次 (B, Tmax)。
- tones(Tensor, optional(int64)):
填充音调 ID 的批次 (B, Tmax)。
- spk_id(Tnesor, optional(int64)):
一批扬声器ID (B,)
- Returns:
- Tensor:
输出张量 (B, T_frames, decoder_output_size).
- Tensor:
预测的持续时间 (B, Tmax)。
- inference(text: Tensor, tones: Optional[Tensor] = None, durations: Optional[Tensor] = None, spk_id: Optional[Tensor] = None)[来源]
根据字符序列生成特征序列。 Args:
- text(Tensor(int64)):
输入字符序列 (T,).
- tones(Tensor, optional(int64)):
一批填充的音调 ID (T, )。
- durations(Tensor, optional (int64)):
持续时间的真实值 (T,).
- spk_id(Tensor, optional(int64), optional):
spk ids (1,). (默认值 = None)
- Returns:
张量：logmel (T, decoder_output_size).
- class paddlespeech.t2s.models.speedyspeech.speedyspeech.SpeedySpeechDecoder(hidden_size: int = 128, output_size: int = 80, kernel_size: int = 3, dilations: List[int] = [1, 3, 9, 27, 1, 3, 9, 27, 1, 3, 9, 27, 1, 3, 9, 27, 1, 1])[来源]
基础：
Layer方法
__call__(*inputs, **kwargs)将self作为一个函数调用。
add_parameter(name, parameter)添加一个参数实例。
add_sublayer(name, sublayer)添加一个子层实例。
apply(fn)递归地将
fn应用到每个子层（由.sublayers()返回）以及自身。buffers([include_sublayers])返回当前层及其子层中的所有缓冲区的列表。
children()返回一个迭代器，遍历直接子层。
clear_gradients()清除此层所有参数的梯度。
create_parameter(shape[, attr, dtype, ...])为该层创建参数。
create_tensor([name, persistable, dtype])为该层创建张量。
create_variable([name, persistable, dtype])为该层创建张量。
eval()将该层及其所有子层设置为评估模式。
extra_repr()该层的额外表示，您可以自定义实现自己的层。
forward(x)解码器输入序列。参数： x(Tensor): 输入张量 (B, 时间, 隐藏层大小)。
full_name()此层的完整名称，由 name_scope + "/" + MyLayer.__class__.__name__ 组成
load_dict(state_dict[, use_structured_name])从 state_dict 设置参数和可持久化缓存。
named_buffers([prefix, include_sublayers])返回一个迭代器，遍历层中的所有缓冲区，生成名称和张量的元组。
named_children()返回一个直接子层的迭代器，同时提供层的名称和层本身。
named_parameters([prefix, include_sublayers])返回一个迭代器，遍历层中的所有参数，生成名称和参数的元组。
named_sublayers([prefix, include_self, ...])返回Layer中所有子层的迭代器，生成名称和子层的元组。
parameters([include_sublayers])返回当前层及其子层的所有参数的列表。
register_buffer(name, tensor[, persistable])将一个张量注册为该层的缓冲区。
register_forward_post_hook(hook)为层注册一个前向后钩子。
register_forward_pre_hook(hook)为层注册一个前向预钩子。
set_dict(state_dict[, use_structured_name])从 state_dict 设置参数和可持久化的缓冲区。
set_state_dict(state_dict[, use_structured_name])从state_dict设置参数和持久化缓冲区。
state_dict([destination, include_sublayers, ...])获取当前层及其子层的所有参数和可持久化缓冲区。
sublayers([include_self])返回子层的列表。
to([device, dtype, blocking])通过给定的设备、数据类型和阻塞方式转换层的参数和缓冲区。
to_static_state_dict([destination, ...])获取当前层及其子层的所有参数和缓冲区。
train()将此层及其所有子层设置为训练模式。
向后
注册状态字典钩子
- class paddlespeech.t2s.models.speedyspeech.speedyspeech.SpeedySpeechEncoder(vocab_size: int, tone_size: int, hidden_size: int = 128, kernel_size: int = 3, dilations: List[int] = [1, 3, 9, 27, 1, 3, 9, 27, 1, 1], spk_num=None)[来源]
基础：
LayerSpeedySpeech 编码器模块。
参数：- vocab_size (int):
输入的维度。
- tone_size (Optional[int]):
音调数量。
- hidden_size (int):
编码器隐藏单元的数量。
- kernel_size (int):
编码器的内核大小。
- dilations (List[int]):
编码器的膨胀。
- spk_num (Optional[int]):
说话者的数量。
方法
__call__(*inputs, **kwargs)将self作为一个函数调用。
add_parameter(name, parameter)添加一个参数实例。
add_sublayer(name, sublayer)添加一个子层实例。
apply(fn)递归地将
fn应用到每个子层（由.sublayers()返回）以及自身。buffers([include_sublayers])返回当前层及其子层中的所有缓冲区的列表。
children()返回一个迭代器，遍历直接子层。
clear_gradients()清除此层所有参数的梯度。
create_parameter(shape[, attr, dtype, ...])为该层创建参数。
create_tensor([name, persistable, dtype])为该层创建张量。
create_variable([name, persistable, dtype])为该层创建张量。
eval()将该层及其所有子层设置为评估模式。
extra_repr()该层的额外表示，您可以自定义实现自己的层。
forward(text, tones[, spk_id])编码器输入序列。 参数： text(Tensor(int64)): 填充的标记ID批次 (B, Tmax)。 tones(Tensor, optional(int64)): 填充的音调ID批次 (B, Tmax)。 spk_id(Tnesor, optional(int64)): 说话者ID批次 (B,).
full_name()此层的完整名称，由 name_scope + "/" + MyLayer.__class__.__name__ 组成
load_dict(state_dict[, use_structured_name])从 state_dict 设置参数和可持久化缓存。
named_buffers([prefix, include_sublayers])返回一个迭代器，遍历层中的所有缓冲区，生成名称和张量的元组。
named_children()返回一个直接子层的迭代器，同时提供层的名称和层本身。
named_parameters([prefix, include_sublayers])返回一个迭代器，遍历层中的所有参数，生成名称和参数的元组。
named_sublayers([prefix, include_self, ...])返回Layer中所有子层的迭代器，生成名称和子层的元组。
parameters([include_sublayers])返回当前层及其子层的所有参数的列表。
register_buffer(name, tensor[, persistable])将一个张量注册为该层的缓冲区。
register_forward_post_hook(hook)为层注册一个前向后钩子。
register_forward_pre_hook(hook)为层注册一个前向预钩子。
set_dict(state_dict[, use_structured_name])从 state_dict 设置参数和可持久化的缓冲区。
set_state_dict(state_dict[, use_structured_name])从state_dict设置参数和持久化缓冲区。
state_dict([destination, include_sublayers, ...])获取当前层及其子层的所有参数和可持久化缓冲区。
sublayers([include_self])返回子层的列表。
to([device, dtype, blocking])通过给定的设备、数据类型和阻塞方式转换层的参数和缓冲区。
to_static_state_dict([destination, ...])获取当前层及其子层的所有参数和缓冲区。
train()将此层及其所有子层设置为训练模式。
向后
注册状态字典钩子
- class paddlespeech.t2s.models.speedyspeech.speedyspeech.SpeedySpeechInference(normalizer, speedyspeech_model)[来源]
基础：
Layer方法
__call__(*inputs, **kwargs)将self作为一个函数调用。
add_parameter(name, parameter)添加一个参数实例。
add_sublayer(name, sublayer)添加一个子层实例。
apply(fn)递归地将
fn应用到每个子层（由.sublayers()返回）以及自身。buffers([include_sublayers])返回当前层及其子层中的所有缓冲区的列表。
children()返回一个迭代器，遍历直接子层。
clear_gradients()清除此层所有参数的梯度。
create_parameter(shape[, attr, dtype, ...])为该层创建参数。
create_tensor([name, persistable, dtype])为该层创建张量。
create_variable([name, persistable, dtype])为该层创建张量。
eval()将该层及其所有子层设置为评估模式。
extra_repr()该层的额外表示，您可以自定义实现自己的层。
forward(phones, tones[, spk_id, durations])定义每次调用时执行的计算。
full_name()此层的完整名称，由 name_scope + "/" + MyLayer.__class__.__name__ 组成
load_dict(state_dict[, use_structured_name])从 state_dict 设置参数和可持久化缓存。
named_buffers([prefix, include_sublayers])返回一个迭代器，遍历层中的所有缓冲区，生成名称和张量的元组。
named_children()返回一个直接子层的迭代器，同时提供层的名称和层本身。
named_parameters([prefix, include_sublayers])返回一个迭代器，遍历层中的所有参数，生成名称和参数的元组。
named_sublayers([prefix, include_self, ...])返回Layer中所有子层的迭代器，生成名称和子层的元组。
parameters([include_sublayers])返回当前层及其子层的所有参数的列表。
register_buffer(name, tensor[, persistable])将一个张量注册为该层的缓冲区。
register_forward_post_hook(hook)为层注册一个前向后钩子。
register_forward_pre_hook(hook)为层注册一个前向预钩子。
set_dict(state_dict[, use_structured_name])从 state_dict 设置参数和可持久化的缓冲区。
set_state_dict(state_dict[, use_structured_name])从state_dict设置参数和持久化缓冲区。
state_dict([destination, include_sublayers, ...])获取当前层及其子层的所有参数和可持久化缓冲区。
sublayers([include_self])返回子层的列表。
to([device, dtype, blocking])通过给定的设备、数据类型和阻塞方式转换层的参数和缓冲区。
to_static_state_dict([destination, ...])获取当前层及其子层的所有参数和缓冲区。
train()将此层及其所有子层设置为训练模式。
向后
注册状态字典钩子
- class paddlespeech.t2s.models.speedyspeech.speedyspeech.TextEmbedding(vocab_size: int, embedding_size: int, tone_vocab_size: Optional[int] = None, tone_embedding_size: Optional[int] = None, padding_idx: Optional[int] = None, tone_padding_idx: Optional[int] = None, concat: bool = False)[来源]
基础：
Layer方法
__call__(*inputs, **kwargs)将self作为一个函数调用。
add_parameter(name, parameter)添加一个参数实例。
add_sublayer(name, sublayer)添加一个子层实例。
apply(fn)递归地将
fn应用到每个子层（由.sublayers()返回）以及自身。buffers([include_sublayers])返回当前层及其子层中的所有缓冲区的列表。
children()返回一个迭代器，遍历直接子层。
clear_gradients()清除此层所有参数的梯度。
create_parameter(shape[, attr, dtype, ...])为该层创建参数。
create_tensor([name, persistable, dtype])为该层创建张量。
create_variable([name, persistable, dtype])为该层创建张量。
eval()将该层及其所有子层设置为评估模式。
extra_repr()该层的额外表示，您可以自定义实现自己的层。
forward(text[, tone])计算前向传播。参数： text(Tensor(int64)): 一批填充的标记ID (B, Tmax)。 tones(Tensor, optional(int64)): 一批填充的音调ID (B, Tmax)。 返回： Tensor: 残差输出 (B, Tmax, embedding_size)。
full_name()此层的完整名称，由 name_scope + "/" + MyLayer.__class__.__name__ 组成
load_dict(state_dict[, use_structured_name])从 state_dict 设置参数和可持久化缓存。
named_buffers([prefix, include_sublayers])返回一个迭代器，遍历层中的所有缓冲区，生成名称和张量的元组。
named_children()返回一个直接子层的迭代器，同时提供层的名称和层本身。
named_parameters([prefix, include_sublayers])返回一个迭代器，遍历层中的所有参数，生成名称和参数的元组。
named_sublayers([prefix, include_self, ...])返回Layer中所有子层的迭代器，生成名称和子层的元组。
parameters([include_sublayers])返回当前层及其子层的所有参数的列表。
register_buffer(name, tensor[, persistable])将一个张量注册为该层的缓冲区。
register_forward_post_hook(hook)为层注册一个前向后钩子。
register_forward_pre_hook(hook)为层注册一个前向预钩子。
set_dict(state_dict[, use_structured_name])从 state_dict 设置参数和可持久化的缓冲区。
set_state_dict(state_dict[, use_structured_name])从state_dict设置参数和持久化缓冲区。
state_dict([destination, include_sublayers, ...])获取当前层及其子层的所有参数和可持久化缓冲区。
sublayers([include_self])返回子层的列表。
to([device, dtype, blocking])通过给定的设备、数据类型和阻塞方式转换层的参数和缓冲区。
to_static_state_dict([destination, ...])获取当前层及其子层的所有参数和缓冲区。
train()将此层及其所有子层设置为训练模式。
向后
注册状态字典钩子