WORLD对应以下三种声学特征：F0基频、SP频谱包络与AP非周期序列。
正弦波组成的原始信号中频率最低的正弦波即为基频；
频谱包络是指将不同频率的振幅最高点通过平滑的曲线连接起来得到的包络线；
非周期序列对应混合激励部分的非周期脉冲序列。
cd tools
bash compile_tools.sh编译过程可能较久，请耐心等待，编译后得到 tools/bin 文件夹
根据输入 test.wav 通过 world声码器 合成 syn.wav
使用world提取test.wav的f0、sp、ap，然后根据提取出的特征合成 copy_synthesize/16k_wav_syn/000001.resyn.wav
bash copy_synthesize/copy_synthesis_world_16k.sh在copy_synthesis_world_16k.sh基础上修改，可修改参数为输入输出路径(wav_dir\out_dir)、采样率fs、mcsize等
根据输入 test.wav 通过 griffinlim 合成 syn_mel.wav
使用world提取test.wav的melspectrogram，然后根据提取出的melspectrogram特征合成 copy_synthesize/syn_mel.wav
python copy_synthesize/copy_synthesis_mel.py copy_synthesize/16k_wav/000001.wav文本特征 -> 时长模型(duration model) -> 声学模型(acoustic model) -> World vocoder -> 音频
数据链接：https://pan.baidu.com/s/1_zN-PSIIrxtCGvjo1TWz1g
提取码：jbc5
解压得到 train_data 文件夹
数据链接：https://pan.baidu.com/s/1i28ZppgWYHIupk8piH7SyQ
提取码：mvkj
解压得到 test_data 文件夹
train_data/test_data
-----| acoustic_features 声学模型输入
-----| acoustic_targets 声学模型输出
-----| duration_features 时长模型输入
-----| duration_targets 时长模型输出
安装python 包
pip install -r requirements.txt安装较慢的可以使用whl安装
tensorflow 1.12 whl包：https://pan.baidu.com/s/1WCOyFhszJnHHtIMWBq0sxQ
提取码：r73i
对duration、acoustic输入输出数据进行归一化，得到cmvn中的train_cmvn_dur.npz和train_cmvn_spss.npz文件。
bash bash/prepare.sh完成 model.py 中 AcousticModel 和 DurationModel 模型定义部分
模型输入为 inputs 和 input_length, 预测结果为 targets
inputs为输入特征，input_length 为inputs的第一维维度， targets为预测结果
inputs.shape = [seq_length, feature_dim]
input_length = seq_length
target.shape = [seq_length, target_dim]
时长模型的input的feature_dim为617维，表示文本特征
时长模型的output的target_dim为5维，表示每个音素的状态时长信息
声学模型的input的feature_dim为626维，表示文本特征和帧的位置特征
声学模型的output的target_dim为75维，表示目标音频的声学特征(lf0,mgc,bap)
编写模型，根据输入inputs预测输出targets
训练时长模型
bash bash/train_dur.sh训练声学模型
bash bash/train_acoustic.sh训练的模型结果分别保存在logdir_dur 和logdir_acoustic中
训练总步数,checkpoint保存步数等可以在hparams.py中修改，判断模型是否收敛可以通过loss曲线和测试合成的效果判断，不一定需要跑完总步数。
tensorboard --logdir=logdir_dur打开浏览器查看本地6006端口
时长模型的预测输出在 output_dur (作为声学模型的输入)
声学模型的预测结果在 output_acoustic (lf0、bap、mgc文件夹中为生成的对应特征，根据这些特征通过world声码器合成syn_wav中的音频)
<checkpoint> 填入训练得到的模型路径
测试脚本第一个参数为输入label路径，第二个参数为输出路径，第三个参数为训练好的模型路径(例如：logdir_acoustic/model/model.ckpt-2000)
bash bash/synthesize_acoustic.sh test_data/acoustic_features output_acoustic <checkpoint>bash bash/synthesize_dur.sh test_data/duration_features output_dur <checkpoint>
bash bash/synthesize_acoustic.sh output_dur output_acoustic <checkpoint>最终合成语音在output_acoustic/syn_wav中
需要提交16k、48k采样率的copy synthesis结果
传统模型合成结果