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...
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 ...
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。 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...
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...
2. 训练时间:bert-vits2的训练时间通常会受到计算资源的限制,为了更快地得到训练结果,通常可以选择使用多块GPU进行并行训练。 3. 训练收敛:在bert-vits2的训练过程中,通常会监控模型在验证集上的精度和损失值,以便及时调整训练参数和模型结构。 五、结论 bert-vits2是一种强大的自然语言处理模型,在其训练过程中,...
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: ...
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...
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...
https://openi.pcl.ac.cn/Stardust_minus/Bert-VITS2/modelmanage/show_model ``` 本项目采取《Bert-VITS2_2.3底模》。 将模型文件放在: ``` ./A1_pretrained_models/Bert-VITS2_2.3 # 文件目录结构如下 A1_pretrained_models/Bert-VITS2_2.3