BERT-VITS项目是在原VITS项目的代码上修改的,数据预处理、训练、推理等代码都没有太大改动。一个主要的改动是引入了预训练的BERT模型,具体来说就是加了一个线性层,将文本的BERT Embedding加到VITS的Text Encoder上,实际上BERT模型是不训练的。专栏后面会有更详细的解读。 Style-BERT-VITS是一个日本人在BERT-VITS...
https://colab.research.google.com/github/smartruiandqq/VoiceCloneTutorials/blob/main/Bert-VITS2.ipynb 我们拉取指定的分支 「Extra-Fix」代码, 这个是中文特化版,只可训练中文。 git clone https://github.com/fishaudio/Bert-VITS2.git --branch Extra-Fix 下载「bert」 模型,放到 「bert」目录 , Wavl...
Bert vits2语音合成项目已经停止维护,因此这最后一版本代码有必要分享一个部署经验。 Bert vits2项目的底模模型主要是bert +vits,训练数据主要是原神角色语音。微调训练的时候主要是微调vits模型,冻结bert模型。不包含任何speaker encoder和emotional encoder。 bert模型负责产生文本编码向量Ht。vits模型负责合成语音 wav =...
Bert vits2项目的底模模型主要是bert +vits,训练数据主要是原神角色语音。微调训练的时候主要是微调vits模型,冻结bert模型。不包含任何speaker encoder和emotional encoder。 bert模型负责产生文本编码向量Ht。vits模型负责合成语音 wav = vits(Ht)。 该项目能进行语音合成推理和微调。需使用50条以上的1-5秒的语音进行...
Bert-vits2项目又更新了,更新了一个新的分支:中文特化,所谓中文特化,即针对中文音色的特殊优化版本,纯中文底模效果百尺竿头更进一步,同时首次引入了大模型,使用国产IDEA-CCNL/Erlangshen-MegatronBert-1.3B大模型作为Bert特征提取,基本上完全解决了发音的bad case,同时在情感表达方面有大幅提升,可以作为先前V1.0.1纯...
与BERT模型相类似,我们加载VITS2模型。 # 加载VITS2模型vits_model=VITSModel.load_from_checkpoint('path/to/vits/checkpoint')# 确保模型在评估模式vits_model.eval() 1. 2. 3. 4. 5. 在此步骤中,我们使用预先训练的VITS2模型的检查点加载模型,并同样设置模型为评估模式,确保其不会在推理时改变权重。
所以,Bert-vits2所谓的Mix模式也仅仅指的是推理,而非训练,当然,虽然没法混合数据集进行训练,但是开多进程进行中文和英文模型的并发训练还是可以的。 Bert-vits2中英文模型混合推理 英文模型训练完成后(所谓的训练完成,往往是先跑个50步看看效果),将中文模型也放入Data目录,关于中文模型的训练,请移步:本地训练,立...
简介:Bert-vits2项目又更新了,更新了一个新的分支:中文特化,所谓中文特化,即针对中文音色的特殊优化版本,纯中文底模效果百尺竿头更进一步,同时首次引入了大模型,使用国产IDEA-CCNL/Erlangshen-MegatronBert-1.3B大模型作为Bert特征提取,基本上完全解决了发音的bad case,同时在情感表达方面有大幅提升,可以作为先前V1.0...
按照固有思维方式,深度学习的训练环节应该在云端,毕竟本地硬件条件有限。但事实上,在语音识别和自然语言处理层面,即使相对较少的数据量也可以训练出高性能的模型,对于预算有限的同学们来说,也没必要花冤枉钱上“云端”了,本次我们来演示如何在本地训练Bert-VITS2 V2.0.2模型。
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,...