3. 模型检测点击左上角的“模型检测”。需要下载模型文件放到指定的相对路径中。参考网盘的路径来存放。 [模型下载链接](https://pan.baidu.com/s/1vIUPRUe1PaWg1YB7zdt63w?pwd=4zk5) 下载后点击 `检查模型状态` 来刷新,查看是否成功安装。 未安装成功模型界面: 已安装成功模型界面: 4. 数据预处理 前提要...
请将1 BR 文本转语音 2 BR 文本转语音.z01 3 BR文本转语音.z02 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...
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...
上述代码首先定义了我们要使用的BERT模型的名称,然后使用from_pretrained方法加载模型和分词器,并设置模型为评估模式。 步骤4: 加载VITS2模型 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....
一、模型介绍 Aatrox - Bert -VITS2 模型是一种基于深度学习的语音合成系统,结合了 BERT 的预训练能力和 VITS2 的微调技术,旨在实现高质量的个性化语音合成。 二、模型搭建流程 1. 创建容器实例 进入算家云的“应用社区”,点击搜索找到"Aatrox-Bert-VITS2",点击“创建应用”,即可进入容器平台。 点击进入...
vits2 VITS2,一个单阶段的文本到语音模型,有效地合成一个更自然的语音。 1、Introduction 提出了一个通过对抗学习训练的随机持续时间预测器,通过利用Transformer块和说话者条件文本编码器来更好地建模多个说话者的特征来改进归一化流。所提出的方法提高了质量和效率。此外,该方法通过使用规范化的文本作为模型的输入的实...
/home/aistudio/bert-vits2 二,准备动作 将data文件夹里的bert模型.zip解压,解压后点入一层,如果看到文件夹名字后面不带一堆乱码,就是bert,把它替换源码的bert文件夹 三,处理音频 in [ ] #step 3.测试bert模型是否安装成功 #正常情况下,运行后会出现一列1024长度的tensor,你看到没问题后再进行下一步 !
Bert-vits2英文模型训练 随后运行训练文件: python3 train_ms.py 就可以在本地训练英文模型了。 这里需要注意的是,中文模型和英文模型通常需要分别进行训练,换句话说,不能把英文训练集和中文训练集混合着进行训练。 中文和英文在语言结构、词汇和语法等方面存在显著差异。中文采用汉字作为基本单元,而英文使用字母作为...
在进行BERT-VitS2模型的训练之前,需要准备相应的数据集。由于BERT和Vit分别是针对自然语言处理和图像处理任务的模型,因此需要一个同时包含文本和图像信息的数据集。研究人员通常会选择图文匹配或者跨模态检索任务的数据集,在这个数据集上进行训练。 2. 模型构建 BERT-VitS2模型是将BERT和Vit两个模型进行融合得到的新模...