https://github.com/cronrpc/SubFix开源地址 本项目适配Bert-Vits2的list文件的标注格式,可以轻松添加到已有的自动标注数据处理的工作流中。 或者也可以使用本项目自带的一个音频自动标注方法,之后再进行精修。 二、模型的训练 文本预处理 bert emo 文件的生成 打开bert vist2 整合包 启动 webui 1、创建文件夹 启...
Bert-VITS2 V2.0.2配置模型 首先克隆项目: git clone https://github.com/v3ucn/Bert-VITS2_V202_Train.git 随后下载新版的bert模型: 链接:https://pan.baidu.com/s/11vLNEVDeP_8YhYIJUjcUeg?pwd=v3uc 下载成功后,解压放入项目的bert目录,目录结构如下所示: E:\work\Bert-VITS2-v202\bert>tree /f ...
6. 依照https://huggingface.co/microsoft/deberta-v3-large/tree/main 补充 \Bert-VITS2\bert\deberta-v3-large 路径下所有缺失文件 7. 依照https://huggingface.co/audeering/wav2vec2-large-robust-12-ft-emotion-msp-dim/tree/main 补充 \Bert-VITS2\emotional\wav2vec2-large-robust-12-ft-emotion-msp-...
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%E8%89%B2%20-%20Single/%E8%A7...
Kaggle/Colab Notebook首先clone了git项目仓库,然后安装相关的Python依赖,接着运行了目录下的initialize.py,主要是下载各种需要的模型文件(预训练BERT、WavLM模型、BERT-VITS模型)。 然后需要指定相关的路径(其实真正需要指定的就是input_root,对应上传数据集的路径,其他路径如dataset_root和model_name都是输出文件的目录...
然后,保持在autodl-tmp/workdir/Bert-VITS2目录下,再点击右上角的+号,再点终端,进入命令行页面。 输入代码: python webui.py 就会出来一串推理地址: 如果遇到报错,可以先把那边训练给停了,按顶上的方块停止按钮就行,下次再开是接着训练的,不影响。
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%E8%89%B2%20-%20Single/%E8%A7...
对于笔者这样的穷哥们来讲,GoogleColab就是黑暗中的一道光,就算有训练时长限制,也能凑合用了,要啥自行车?要饭咱也就别嫌饭馊了,本次我们基于GoogleColab在云端训练和推理Bert-vits2-v2.2项目,复刻那黑破坏神角色莉莉丝(lilith)。 配置云端设备 首先进入GoogleColab实验室官网: ...
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,...
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...