1. 依照 https://huggingface.co/cl-tohoku/bert-base-japanese-v3/tree/main补充 \Bert-VITS2\bert\bert-base-japanese-v3 路径下所有缺失的文件 2. 依照https://huggingface.co/cl-tohoku/bert-large-japanese-v2/tree/main 补充 \Bert-VITS2\bert\bert-large-japanese-v2 路径下所有缺失文件 3. 依照https...
在bert-vits2的训练中,学习率通常设置为一个较小的值,以便保证模型在训练过程中能够收敛到一个较好的局部最优解。 3. 批大小:批大小是指每次训练时所使用的样本数量。在bert-vits2的训练中,通常会选择一个适当的批大小,以便在限制计算资源的情况下提高训练效率。 4. 正则化参数:为了防止模型过拟合训练数据,...
Bert-VITS2 V2.0.2本地训练 万事俱备,只差训练。先不要着急,打开Data/keqing/config.json配置文件: {"train":{"log_interval":50,"eval_interval":50,"seed":42,"epochs":200,"learning_rate":0.0001,"betas":[0.8,0.99],"eps":1e-09,"batch_size":8,"fp16_run":false,"lr_decay":0.99995,"se...
Bert-VITS2 V2.0.2基于现有数据集 目前Bert-VITS2 V2.0.2大体上有两种训练方式,第一种是基于现有数据集,即原神各角色已经标注好的语音数据,这部分内容是公开的,但是不能商用,可以在这里下载: https://pan.ai-hobbyist.org/Genshin%20Datasets/%E4%B8%AD%E6%96%87%20-%20Chinese/%E5%88%86%E8%A7%92...
git clone https://github.com/Stardust-minus/Bert-VITS2 随后安装项目的依赖: cd Bert-VITS2 pip3 install -r requirements.txt 接着下载bert模型放入到项目的bert目录。 bert模型下载地址: 中:https://huggingface.co/hfl/chinese-roberta-wwm-ext-large 日:https://huggingface.co/cl-tohoku/bert-base...
本次我们利用Bert-vits2的最终版Bert-vits2-v2.3和JupyterNoteBook的脚本来复刻生化危机6的人气角色艾达王(ada wong)。 本地调试JupyterNoteBook 众所周知,GoogleColab虽然可以免费提供GPU让用户用于模型训练和推理,但是每一个JupyterNoteBook文件脚本最多只能运行12小时,随后就会被限制,所以为了避免浪费宝贵的GPU使用时...
BERT-VITS2是一种基于Transformer的语音合成模型,通过训练可以学习到各种音色的特征,从而实现个性化音色合成。下面我们将从环境准备、模型下载、数据准备、模型训练等方面介绍如何搭建和训练BERT-VITS2模型。 环境准备首先,你需要安装Python和PyTorch等开发环境。同时,为了使用GPU进行训练,你还需要安装CUDA和cuDNN等工具。
在推理阶段,bert-vits2模型需要调整一些参数以获得最佳性能。以下是一些关键的推理参数及其说明: 1. 学习率(Learning Rate):学习率是用于优化模型权重的参数。在推理阶段,您需要选择一个适当的学习率。较低的学习率可能导致训练时间增加,而较高的学习率可能导致模型收敛到不好的局部最小值。 2. 批量大小(Batch ...
bert-vits2 语料bert-vits2语料 BERT-Vits2是一种基于Transformer架构的预训练模型,通过自监督学习和大规模语料库的训练,可以提取句子和文档中的语义信息。在自然语言处理领域,BERT-Vits2有着广泛的应用,包括文本分类、情感分析、机器翻译等任务。 BERT-Vits2模型在Vits项目的基础上融入了BERT大模型,基本上解决了VITS...