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   - multi-speaker
   - convolution
   - encoder-decoder
-  - aishell
-  - vctk
 license: apache-2.0
 datasets:
-- aishell
-- thchs30
-- primewords
 - vctk
 library_name: pytorch
 ---
 
 # Convbased
 
-Convbased是一个高性能的中文语音合成模型，基于卷积神经网络和编码器-解码器架构设计。该模型在多个中文数据集上进行训练，支持多说话人和多方言的语音合成。
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-- 更快的训练收敛速度
-- 更稳定的训练过程
-- 更好的语音质量输出
-- 支持多种中文方言（普通话、粤语、闽南语、四川话、温州话等）
-- 多说话人语音合成能力
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-## 模型信息
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-### 训练规模
-- **说话人数量**: 476个不同说话人
-- **训练时长**: 35天连续训练
-- **模型类型**: 编码器 + 解码器架构
-- **总训练数据**: 约467小时高质量语音数据
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-### 模型架构
-- **编码器**: 基于卷积的文本编码器
-- **解码器**: 声学特征解码器
-- **判别器**: 对抗训练判别器
-- **损失函数**: 组合损失（Mel频谱损失 + KL散度损失 + 特征匹配损失）
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-## 训练曲线
-
-模型训练过程中的各项损失函数变化：
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-![loss_d_total](assets/loss_d_total.png)
-*判别器总损失*
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-![loss_g_fm](assets/loss_g_fm.png) 
-*生成器特征匹配损失*
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-![loss_g_kl](assets/loss_g_kl.png)
-*KL散度损失*
-
-![loss_g_mel](assets/loss_g_mel.png)
-*Mel频谱损失*
-
-![loss_g_total](assets/loss_g_total.png)
-*生成器总损失*
-
-## 训练数据集
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-本模型使用以下高质量中文语音数据集进行训练：
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-| 数据集名称         | 时长（小时） | 描述 |
-|-------------------|-------------|------|
-| data_aishell      | 178         | 中文普通话语音识别数据集 |
-| data_thchs30      | 30          | 清华大学中文语音数据集 |
-| primewords_md_2018| 178         | 中文语音合成数据集 |
-| VCTK              | 44          | 英文多说话人数据集 |
-| 四川方言           | 4          | 四川话方言数据 |
-| 闽南语             | 3          | 闽南话方言数据 |
-| 粤语              | 3           | 粤语方言数据 |
-| 温州方言           | 7          | 温州话方言数据 |
-| 噪声              | 20          | 噪声环境语音数据 |
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-*本模型致力于推进中文语音合成技术的发展，该底模已用于微调大部分模型于 [Convbased](https://weights.chat/)*
+本项目专注于训练高质量的预训练底模，为语音转换任务提供强大的基础模型支持。
+
+| 特征提取 | 声码器 | 40k | 48k |
+|-----------|--------|-----|-----|
+| contentvec | hifigannsf | ❌ | ✅ |
+| contentvec | sifigan | ❌ | ✅ |
+| contentvec | refinegan | ❌ | ❌ |
+| contentvec | hifiganmrf | ❌ | ❌ |
+| spin | hifigannsf | ❌ | ❌ |
+| spin | sifigan | ❌ | ✅ |
+| spin | refinegan | ❌ | ❌ |
+| spin | hifiganmrf | ❌ | ❌ |
+| chinese-hubert-base | hifigannsf | ❌ | ✅ |
+| chinese-hubert-base | sifigan | ❌ | ❌ |
+| chinese-hubert-base | refinegan | ❌ | ❌ |
+| chinese-hubert-base | hifiganmrf | ❌ | ❌ |
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+
+*致力于推进中文语音合成技术的发展，该底模已用于微调大部分模型于 [Convbased Studio](https://weights.chat/)*