变压器-TTSPytorch实现与众所周知的saco2seq模型（如tacotron）相比，该模型的训练速度快约3至4倍，并且合成语音的质量几乎相同。
通过实验确认，每步花费约0.5秒。
我没有使用波网声码器，而是使用tacotron的CBHG模型学习了后网络，并使用griffin-lim算法将频谱图转换为原始波。
要求安装python3安装pytorch==0.4.0安装要求：pipinstall-rrequirements.txt数据我使用了LJSpeech数据集，该数据集由成对的文本脚本和wav文件组成。
完整的数据集（13,100对）可在下载。
我将和用作预处理代码。
预训练模型您可以下载预训练的模型（AR模型为160K，Postnet为100K）在检查点/目录中找到预训练的模型。
留意图约15k步后出现对角线对齐。
以下留意图以16

1.实物需邮寄商品，用户领取时填写收货信息，后台发货。
2.虚拟商品，如：教程、课程、图文、图片、下载链接等等。
3.卡密商品，后台添加卡密商品，填写使用方法、批量添加卡密后用户领取时按序从卡密库存中调取。
4.现金红包，可添加任意金额的红包，到账方式后台可设置为到软件的用户余额里或使用微信付款到零钱接口到用户微信零钱。
5.cps，小程序跳转，如：美团红包，各平台推广优惠券，用户抽中后可以点击领取，不只给用户福利，还能赚取佣金，并且让用户觉得比送的价值高，提高劵的使用几率。
6.以上所有类别的商品均可以一键设置为完整的商品或者分解为任意个数的奖品碎片，用户只有集齐所有碎片后才可以兑换。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。