相应地,重采样以后的位置:(Bert-VITS2项目所在文件夹)/Data/你的数据集/audios/wavs 如上为wav存放的位置。 还可以这样存放,若一次训练多个说话人: (Bert-VITS2项目所在文件夹)/Data/你的数据集/audios/raw/{说话人角色} 把wav文件放到{说话人角色}下即可。 这有两个参数,一个是采样率,保持默认即可。另...
相应地,重采样以后的位置:(Bert-VITS2项目所在文件夹)/Data/你的数据集/audios/wavs 如上为wav存放的位置。 还可以这样存放,若一次训练多个说话人: (Bert-VITS2项目所在文件夹)/Data/你的数据集/audios/raw/{说话人角色} 把wav文件放到{说话人角色}下即可。 这有两个参数,一个是采样率,保持默认即可。另...
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 ...
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集,即原神各角色已经标注好的语音数据,这部分内容是公开的,但是不能商用,可以在这里下载: https://pan.ai-hobbyist.org/Genshin%20Datasets/%E4%B8%AD%E6%96%87%20-%20Chinese/%E5%88%86%E8%A7%92...
随着自然语言处理(NLP)技术的快速发展,预训练语言模型(Pretrained Language Models)如BERT在多个任务中取得了显著成效。作为BERT的改进版,Bert-VITS2 V2.0.2不仅继承了BERT的强大功能,还在模型结构和训练策略上进行了优化,为用户提供了更加灵活和高效的本地训练体验。 一、Bert-VITS2 V2.0.2简介 Bert-VITS2 V2.0....
本次我们利用Bert-vits2的最终版Bert-vits2-v2.3和JupyterNoteBook的脚本来复刻生化危机6的人气角色艾达王(ada wong)。 本地调试JupyterNoteBook 众所周知,GoogleColab虽然可以免费提供GPU让用户用于模型训练和推理,但是每一个JupyterNoteBook文件脚本最多只能运行12小时,随后就会被限制,所以为了避免浪费宝贵的GPU使用时...
本次分享如何快速部署本地训练的 Bert-VITS2 语音模型到 Hugging Face。 本地配置HuggingFace 首先注册HuggingFace平台: https://huggingface.co/join 随后在用户的设置界面新建token,也就是令牌: 这里令牌有两种权限类型,一种是写权限,另外一种是读权限。
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验,减少...
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,bert-vits2中通常会使用正则化技术,如L2正则化等。正则化参数可以控制正则项在总损失函数中的权重,从而平衡模型的拟合和泛化能力。 5. 优化器:优化器是用于更新模型参数的...
BERT-VITS2是一种基于Transformer的语音合成模型,通过训练可以学习到各种音色的特征,从而实现个性化音色合成。下面我们将从环境准备、模型下载、数据准备、模型训练等方面介绍如何搭建和训练BERT-VITS2模型。 环境准备首先,你需要安装Python和PyTorch等开发环境。同时,为了使用GPU进行训练,你还需要安装CUDA和cuDNN等工具。