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,...
bert-vits2采用了大规模的数据集进行预训练,使其具有更强的泛化能力。 3. bert-vits2的训练方法 为了训练bert-vits2,需要大规模的中英文数据集作为训练样本。在训练过程中,通过对数据集进行深度学习训练,不断调整模型参数,使得模型能够更好地适应中英文任务。还需要对训练集进行精细的标注和处理,以保证模型的训练...
Bert-VITS2,是一种单阶段文本转语音模型,可以有效地合成更自然的语音。通过将对抗性学习引入持续时间预测器来提高训练和推理的效率和自然性。Transformer 块被添加到标准化流中,以捕获转换分布时的长期依赖性。通过将高斯噪声合并到对齐搜索中,提高了合成质量。对音素转换的依赖显着减少,这对实现完全端到端的单阶段语...
, ?it/s] 2023-10-23 15:36:08.334 | INFO | data_utils:_filter:76 - skipped: 0, total: 4 Using noise scaled MAS for VITS2 Using duration
该版本是Bert-VITS-2项目的重大更新,值得注意的是,部分训练流程发生了变化。 整合包内已经打包了原项目的底模和必需的Bert模型。 网盘内有音频切分工具,音频不宜过长否则显存占用开过山车影响训练速度。 whisper模型如果下载失败可以尝试手动安装,方法见github。
bert-vits2是一款基于BERT和Transformer-XL的混合模型,用于文本生成任务。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...
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: 这可能是目前市面上,开源TTS这块,我能体验到的最好的中文音频克隆效果...
很久不见,最近真是忙得不行,闲下来折腾了一下Bert-VITS2,中文的效果确实很不错,日语苦于缺少预训练模型,自训练又没那么多数据,所以作罢。最近看到中日的预训练模型发布,用亚托莉的数据集试了一下,效果比我想象的好很多,但离完美还差一点距离。因为自身和其他原因不
[Bert-VITS2]配置本地Bert-VITS2并配合已有模型进行语音生成(不涉及模型训练和数据集处理) 8.4万 7 0:23 App 新发布的gpt-sovits效果太逆天了,以至于我忍不住想发出来。 2508 8 4:01 App NativeSpeakerUI开放内测啦!融合了GPT-SoVITS等多种音色克隆算法和Wav2Lip等唇纹合成算法的1条龙服务软件浏览...