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...
1. 下载所需文件 下载图中的所有文件,并一起放到某一个文件夹中。 注意事项必须查看。 「Bert-VITS2-v2.0.1 整合」 链接:https://pan.quark.cn/s/f18e81404a63 提取码:SepH 2.打开启动器,进入WebUI管理界面 整体布局:左右对半分屏:左边用户可操作,右边用户可查看但不可直接修改。 逐条介绍图上的元素: ...
如何训练和使用语音模型,bert vits2 语义理解+实时互动 飞天AI直播,无人直播 随机话术、实时互动、解决非实时、低频互动、循环播放飞天AI直播x开发者 立即播放 打开App,流畅又高清100+个相关视频 更多224 -- 3:56 App 纯互动式开播 飞天AI直播 AI语音 AI实时数字人 无人直播 随机话术、实时互动、解决非实时、...
将白嫖进行到底!!!Bert-VITS2一键克隆声音Notebook更新了,这次不光支持训练数据保存、恢复,还优化了模型下载,并且还增加了ONNX模型导出(虽然没啥用)。再也不用担心免费额度用完了,第二天也能轻轻松松继续训练,或者推理!快来试试吧!视频中的Notebook地址: https
Bert_VITS2 训练教程 soul 2 人赞同了该文章 为防止滥用,本教程设置一定门槛。 本教程基于原始项目和以下魔搭空间: 魔搭空间modelscope.cn/studios/wyj123456/Keep_the_voice_of_your_love 下载该空间文件:git clone https://www.modelscope.cn/studios/wyj123456/Keep_the_voice_of_your_love.git 该空间...
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。
我们在autodl-tmp/workdir/Bert-VITS2这个路径下,找到一个叫config.yml的文件。双击点开它。 找到105行。 把这行的路径model: "Data/maolei/models/G_0.pth",换成你自己的。 比如我的说话人最开始设的叫Khazix,现在我想用5000步的模型去做推理,那我就把这行改成: ...
Bert-vits2转写和标注,整合阿里FunAsr,必剪Asr以及Whisper大模型 GPT-SoVits,效果炸裂复刻HeyGen核心功能,零成本的音色克隆模型 GPT-SoVits,HeyGen平替,老外讲中文,英语素材模型测试 转写标注整合包,集成阿里Asr三语支持 GPT-SoVits教程,日语模型测试,你们的老婆gakki Bert-vits2方言测试,上海宁,侬晓得伐?上海话...
bert-vits2一键部署教程 一,环境配置 二,准备动作 三,处理音频 四,训练音频 五,推理音频 bml codelab基于jupyterlab全新架构升级,支持亮暗主题切换和丰富的ai工具,详见 使用说明文档 . bert-vits2一键部署教程 语音合成向,与sovits歌声合成不同,这个是文字转语音,效果还是很不错的.搞这个项目还是蛮累的,辛苦自己...
二、BERT-VitS2训练流程 1. 数据准备 在进行BERT-VitS2模型的训练之前,需要准备相应的数据集。由于BERT和Vit分别是针对自然语言处理和图像处理任务的模型,因此需要一个同时包含文本和图像信息的数据集。研究人员通常会选择图文匹配或者跨模态检索任务的数据集,在这个数据集上进行训练。 2. 模型构建 BERT-VitS2模型是...