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...
代码:git clone https://github.com/fishaudio/Bert-VITS2.git, 模型:底模、日语bert、中文bert。(这三个模型链接在Bert-VITS2的release处有写,下载完成后放入指定的文件夹中,具体位置请参考视频,坑1:不要点击下载全部,要一个一个下载,否则可能出现下载完解压后模型无法加载的情况) 1.2、准备数据集参考红血球A...
VirtAMate(vam)整合包,数字人,AI女友,接入大模型Llama3,皮套人,唇形合成 2.9万 2 02:54 App ChatTTS整合包,2000种音色任君选择,声纹检测,音色打分,音色权重分享,post接口调用 1.5万 1 08:27 App 不花一分钱!10分钟教会你使用Bert-VITS2玩声音克隆 7.8万 124 15:07 App GPT-SoVITS训练与推理细节,控制...
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,...
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。
在推理阶段,bert-vits2模型需要调整一些参数以获得最佳性能。以下是一些关键的推理参数及其说明: 1. 学习率(Learning Rate):学习率是用于优化模型权重的参数。在推理阶段,您需要选择一个适当的学习率。较低的学习率可能导致训练时间增加,而较高的学习率可能导致模型收敛到不好的局部最小值。 2. 批量大小(Batch ...
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...
bert-vits2.1 懒羊羊声音模型 当然,如果你想自己训练声音模型,可以根据下面的步骤进行操作。 首先,我们需要对训练声音素材进行提纯处理,去除掉背景音和杂音。这里推荐使用UVR工具进行声音提纯。 1、首先对要对训练声音素材声音提纯处理去除掉背景音和杂音 这里推荐UVR 2、对声音素材进行切片 对音频进行切片 3、对分段...