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,...
第一步 收集整理要训练的人声数据集,可以使用剪*等剪辑软件对人声进行分离,测试效果,准备3到5段 2分钟左右的就行,当然越多效果越好。因为选择的是文件夹目录就行,所以打开的是空的不用怀疑 第二步 选择预训练模型(默认路径就是),暂时不用改,继续训练的话,需要选择你上次训练的数据模型,复制4个文件到新的目录...
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...
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...
接着下载预训练模型的底模: #@title 下载底模文件!wget -P Data/ada/models/ https://huggingface.co/OedoSoldier/Bert-VITS2-2.3/resolve/main/DUR_0.pth !wget -P Data/ada/models/ https://huggingface.co/OedoSoldier/Bert-VITS2-2.3/resolve/main/D_0.pth ...
至此,模型和数据集就配置好了。 Bert-VITS2 V2.0.2数据预处理 标注好的原始数据集并不能够直接进行训练,需要预处理一下,首先需要将原始数据文件转写成为标准的标注文件: python3 transcribe_genshin.py 生成好的文件: Data\keqing\raw/keqing/vo_card_keqing_endOfGame_fail_01.wav|keqing|ZH|我会勤加练习,拿...
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...
4. 训练过程 在确定了训练策略之后,研究人员开始进行BERT-VitS2模型的训练。这个过程通常需要耗费大量的计算资源和时间,因此研究人员需要对训练过程进行充分的监控和调优,以确保模型能够在有限的时间内收敛到较好的性能。 5. 模型评估 在模型训练结束之后,研究人员需要对BERT-VitS2模型进行评估。这包括对模型在验证集上...
Bert-vits2-v2.2是一种基于Transformer的预训练模型,适用于自然语言处理任务。在Google Colab中进行云端线上训练和推理实践需要以下步骤: 1. 首先,安装必要的库,如tensorflow, keras等。 2. 然后,下载Bert-vits2-v2.2模型。 3. 接下来,准备训练数据。可以使用文本分类、命名实体识别等任务作为训练数据。
按照固有思维方式,深度学习的训练环节应该在云端,毕竟本地硬件条件有限。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。