今天就接續明天繼續對專案內的程式碼、檔案進行理解
一樣先放上專案連結:https://github.com/Plachtaa/VITS-fast-fine-tuning
以及作者連結:https://github.com/Plachtaa

上一篇講完configs 今天從monotonic繼續講
因為東西比較多，所以程式碼就不截，只截資料夾

monotonic_align資料夾

monotonic_align/init.py
一個用 Cython 進行優化的函數，目的是算一個矩陣neg_cent中的最大路徑。這個矩陣的每一個元素都代表一條路徑的 "cost" 或者說 "negative cost"。函數會根據這些成本，計算出整體成本最小的路徑。
monotonic_align/core.pyx
一個用Cython編寫的函數，目的是算一個矩陣中每一行的最大路徑。這個函數似乎是用來優化一個動態規劃問題的求解，並計算每一行最佳路徑的起始點。
monotonic_align/setup.py
一個使Cython代碼編譯成Python C擴展模組的設置檔案，使用了Distutils和Cython。通過Cython編譯器將 "core.pyx" 檔案編譯成一個 C擴展模組，然後使用 Distutils 安裝這個模組。這樣可以提高性能，因為C擴展通常比純Python代碼運行得更快。

scripts資料夾

scripts/denoise_audio.py
這段的主要目的是對原始目錄中的音頻文件(raw_audio_dir)進行去噪處理，然後將處理後的音頻文件保存到另一個目錄(denoise_audio_dir)中。
裡面會用到 "finetune_speaker.json" 的配置文件，這個文件包含了一些參數，例如目標的取樣率。
scripts/download_model.py
這段使用了 Google Colab 提供的files模組，該模組用於Colab中進行文件的上傳和下載。在這裡，files.download 函數用於下載指定路徑的文件。
scripts/download_video.py
這段是在 Google Colab 環境中執行，用於批量下載YouTube上的影片，影片的連結和檔名信息由用戶提供的.txt 文件中讀取。
scripts/long_audio_transcribe.py
這邊的主要是使用Whisper模型進行語音轉文本，然後根據轉文本結果分割原始音訊，最終保存分割後的音訊信息。這一段是針對長音訊(long audio)的。
scripts/rearrange_speaker.py
這裡是對模型的權重和配置進行修改，以符合新的需求或限制。其實就是在訓練模型的過程中需要調整參數等等的檔案。
scripts/resample.py
這段是確保 ./sampled_audio4ft 目錄下的所有WAV檔案(所有語音樣本)都符合指定的目標取樣率。
scripts/short_audio_transcribe.py
這段是在處理並轉錄一個目錄下的語音樣本，並生成相應的語音註釋文件。這一段是針對短音訊的，程式碼中的一些部分顯示了對於長度超過 20 秒的音頻就不會管他。
scripts/video2audio.py
video to audio這段主要是將視訊文件（.mp4 格式）轉換為音訊文件（.wav 格式）。透過 moviepy.editor 中的 AudioFileClip 類讀取視頻的音頻部分，然後將其寫入到新的音訊文件中。
scripts/voice_upload.py
這段是一個檔案上傳腳本，使用了Google Colab的files，讓你可以在Colab環境中上傳檔案。

text資料夾

text/pycache/
這個資料夾裡的檔案都是 Python 的編譯過的字節碼（bytecode）檔案，字節碼檔案通常由 ython解釋器自動生成，並根據你的 Python 版本和模組的內容而異。
text/init.py
這段是 Tacotron 模型中用來處理文字的相關功能，包括文本轉換成數字序列、清理文本等。這邊有特別寫這段程式碼是from https://github.com/keithito/tacotron。
text/cantonese.py
這段定義了一系列函數，主要用於將阿拉伯數字轉換為中文數字、將拉丁字母轉換為IPA音標（International Phonetic Alphabet，國際音標）、以及將粵語轉換為IPA音標。
text/cleaners.py
這一系列的函數似乎是用於清理和轉換文本，使其適應特定的語音處理或機器學習模型的需求。這些函數的目的是為了確保輸入文本符合特定語音處理模型的需求，並且以清晰的格式呈現。
text/english.py
text/japanese.py
text/korean.py
text/mandarin.py
text/ngu_dialect.py
text/sanskrit.py
text/shanghainese.py
text/symbols.py
text/thai.py
這邊就是各種語言Tacotron模型的文本清理部分，用於預處理輸入的文本數據。這些清理步驟的目的是將輸入文本轉換為更一致的格式，以確保模型在訓練和評估時能夠更好地處理文本數據。

專案大概理解到這邊，下一篇就會用colab開始實作了!