动手练习

在本单元中，我们探讨了文本到语音音频任务，讨论了现有的数据集、预训练模型以及针对新语言微调 SpeechT5 的细微差别。

正如你所见，在资源匮乏的情况下，为文本到语音任务微调模型可能具有挑战性。同时，评估文本到语音模型也并非易事。

出于这些原因，本动手练习将专注于练习技能，而不是实现特定指标值。

你在此任务中的目标是在你选择的某个数据集上微调 SpeechT5。你可以自由选择来自相同 voxpopuli 数据集的其他语言，或者选择本单元中列出的任何其他数据集。

请注意训练数据的大小！对于在 Google Colab 的免费层 GPU 上进行训练，建议将训练数据限制在约 10-15 小时。

完成微调过程后，通过上传到 Hub 共享你的模型。确保使用适当的关键字或在 Hub UI 中将你的模型标记为 text-to-speech 模型。

请记住，本练习的主要目的是为你提供充分的练习机会，让你能够改进技能，更深入地理解文本到语音音频任务。