中文tts训练

中文TTS (Text-to-speech)训练是指使用机器学习模型来将文本转换为语音的过程。为了实现中文TTS，需要使用以下几个关键技术：

1. 文本预处理

在使用机器学习模型之前，需要对原始文本进行预处理。首先，需要进行分词，将句子划分成单词。然后，需要对单词进行注音，将每个音节标注为对应的音调。最后，需要将注音后的文本转换为数值形式，以便于模型进行计算。

以下是一个简单的代码示例，展示如何使用jieba和pypinyin库进行分词和注音。

import jieba
import pypinyin

text = "我喜欢吃饺子"
words = jieba.cut(text)
pinyin = [pypinyin.lazy_pinyin(word) for word in words]
print(pinyin)
# [['wo'], ['xi', 'huan'], ['chi'], ['jiao', 'zi']]

2. 声学模型

声学模型是用来学习语音信号与文本之间的对应关系的机器学习模型。在中文TTS训练中，常用的声学模型包括基于HMM（Hidden Markov Model）的模型和基于深度学习的模型。其中，基于深度学习的声学模型在最近的研究中表现出了最好的效果。

下面是一个基于Keras实现的深度学习声学模型的示例：

from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, LSTM, Dropout

model = Sequential()

# 编码层
model.add(LSTM(units=256, input_shape=(None, len(pinyin))))

# 解码层
model.add(Dropout(0.2))
model.add(Dense(units=128, activation='relu'))
model.add(Dense(units=256, activation='relu'))
model.add(Dense(units=512, activation='relu'))

# 输出层
model.add(Dense(units=80, activation='softmax'))

model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy')

3. 波形生成

波形生成是将声学模型输出的音频特征转换为实际的语音信号。在中文TTS训练中，常用的波