1.1、下载代码与模型 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、...
7. 依照https://huggingface.co/audeering/wav2vec2-large-robust-12-ft-emotion-msp-dim/tree/main 补充 \Bert-VITS2\emotional\wav2vec2-large-robust-12-ft-emotion-msp-dim 路径下所有缺失文件 7. 依照https://huggingface.co/laion/clap-htsat-fused 补充 \Bert-VITS2\emotional\clap-htsat-fused 路...
中英文混合输出是文本转语音(TTS)项目中很常见的需求场景,尤其在技术文章或者技术视频领域里,其中文文本中一定会夹杂着海量的英文单词,我们当然不希望AI口播只会念中文,Bert-vits2老版本(2.0以下版本)并不支持英文训练和推理,但更新了底模之后,V2.0以上版本支持了中英文混合推理(mix)模式。 还是以霉霉为例子: http...
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...
第二种是没有现有的数据集,即假设我们想克隆地球人随便任意一个人的声音,这种情况下我们需要收集这个人的语音素材,然后自己制作数据集。 本次我们只演示第一种训练方式,即训练现有数据集的原神角色,第二种暂且按下不表。 Bert-VITS2 V2.0.2配置模型
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...
本次我们只演示第一种训练方式,即训练现有数据集的原神角色,第二种暂且按下不表。 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 ...
简介: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。
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。
总之,还是得靠自己,所以去年我12月翻了很久的TTS项目之后,找到了这个: Bert-Vits-2 但是吧,这个效果虽好,但是没有好的特别影响代差的地步,直到上周有个大佬传了一个分支项目: 我觉得,中文语音克隆TTS的最强项目,到来了。 可以听听看,我去网上扒了B站UP主“峰哥亡命天涯”的音频,训练成TTS模型之后,说话的效果...