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,...
放在同一个目录 并选择BR 文本转语音 解压 三、模型解压 1.将模型解压到 Bert-VITS2.1\Data 目录 2.模型目录结构 四、模型的推理 1.双击启动webui.bat 等待运行进入 webui 2.点击启动推理 3.选择模型实验名和模型的步数 点击推理 4.输入文本内容 点击生成音频本文...
Bert-VITS2V2.0.2模型的训练和推理需要使用Python编程语言和相关的深度学习框架。推荐使用Anaconda或Miniconda进行环境管理,并安装TensorFlow或PyTorch等深度学习框架。在安装好软件和库之后,你可以开始训练模型了。首先,你需要将音频数据分成训练集和验证集,以便在训练过程中监控模型的性能。然后,你可以使用Bert-VITS2V2.0...