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 Folder PATH listing for volume myssd Volume...
【Bert-VITS2/VITS】自动标注一键包优化DLC 1.3万观看 2弹幕 一、本地配置说明 使用的CPU是I5-13600KF 内存32GB 显卡是4070ti 显存12GB 系统版本 Win11 专业工作站版 22H2 二、准备数据集文件 这次使用的数据集是我自己录的干声总时长两小时左右,用Slicer-gui的默认配置切成了每7s一个wav文件 ...
Bert-VITS2\bert\deberta-v3-large Bert-VITS2\bert\deberta-v2-large-japanese-char-wwm Bert-VITS2\bert\chinese-roberta-wwm-ext-large emo(2.1)和clap(2.2)模型链接 (防止缺东西推荐两个都下) https://hf-mirror.com/audeering/wav2vec2-large-robust-12-ft-emotion-msp-dim/blob/main/pytorch_model.b...
此时,可以通过给git配置代理来解决: 配置socks5 git config --global http.proxy socks5 127.0.0.1:7890 git config --global https.proxy socks5 127.0.0.1:7890 配置http git config --global http.proxy 127.0.0.1:7890 git config --global https.proxy 127.0.0.1:7890 其中7890为您在国内学术上网用的端口...
一,环境配置 step1.在终端运行source env.sh等光标重新闪动,进行下一步操作pip uninstall torch torchaudio运行完后输入pip install torch==1.11.0 torchaudio==0.11.0 in [ ] #step 2.下载其他依赖库(就在这里运行) !pip install -r /home/aistudio/bert-vits2/requirements.txt in [32] #设置工作目录 ...
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,...
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 ...
Bert-vits2-2.3项目配置 首先克隆项目: gitclonehttps://github.com/v3ucn/Bert-vits2-V2.3.git 注意该项目fork自Bert-vits2的2.3分支,在其基础上增加了素材切分和转写标注等功能,更易于使用。 随后进入项目: cdBert-vits2-V2.3 安装依赖: pip3install-r requirements.txt ...
对于笔者这样的穷哥们来讲,GoogleColab就是黑暗中的一道光,就算有训练时长限制,也能凑合用了,要啥自行车?要饭咱也就别嫌饭馊了,本次我们基于GoogleColab在云端训练和推理Bert-vits2-v2.2项目,复刻那黑破坏神角色莉莉丝(lilith)。 配置云端设备 首先进入GoogleColab实验室官网: ...