VITS2在VITS的基础上提出了4个改进点。 VITS2网络结构 2.1、Stochastic Duration Predictor with Time Step-wise Conditional Discriminator 前人的工作[17]已经表明,基于流的随机持续时间预测器在改善合成语音的自然度方面比确定性方法更有效。它显示了很好的结果; 然而,基于流的方法需要相对较多的计算量和一些复杂的技术。
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 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 ...
https://openi.pcl.ac.cn/Stardust_minus/Bert-VITS2/modelmanage/show_model ``` 本项目采取《Bert-VITS2_2.3底模》。 将模型文件放在: ``` ./A1_pretrained_models/Bert-VITS2_2.3 # 文件目录结构如下 A1_pretrained_models/Bert-VITS2_2.3 ├── D_0.pth ├── DUR_0.pth ├── G_0.pth ...
Bert-VITS2 V2.0.2本地训练 万事俱备,只差训练。先不要着急,打开Data/keqing/config.json配置文件: {"train":{"log_interval":50,"eval_interval":50,"seed":42,"epochs":200,"learning_rate":0.0001,"betas":[0.8,0.99],"eps":1e-09,"batch_size":8,"fp16_run":false,"lr_decay":0.99995,"se...
2. 训练时间:bert-vits2的训练时间通常会受到计算资源的限制,为了更快地得到训练结果,通常可以选择使用多块GPU进行并行训练。 3. 训练收敛:在bert-vits2的训练过程中,通常会监控模型在验证集上的精度和损失值,以便及时调整训练参数和模型结构。 五、结论 bert-vits2是一种强大的自然语言处理模型,在其训练过程中,...
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 下载成功后,解压放入项目的bert目录,目录结构如下所示: ...
放在同一个目录 并选择BR 文本转语音 解压 三、模型解压 1.将模型解压到 Bert-VITS2.1\Data 目录 2.模型目录结构 四、模型的推理 1.双击启动webui.bat 等待运行进入 webui 2.点击启动推理 3.选择模型实验名和模型的步数 点击推理 4.输入文本内容 点击生成音频本文...
近日,Bert-vits2-v2.2如约更新,该新版本v2.2主要把Emotion 模型换用CLAP多模态模型,推理支持输入text prompt提示词和audio prompt提示语音来进行引导风格化合成,让推理音色更具情感特色,并且推出了新的预处理webuI,操作上更加亲民和接地气。 更多情报请参见Bert-vits2官网: ...
git clone https://github.com/Stardust-minus/Bert-VITS2 随后安装项目的依赖: cd Bert-VITS2 pip3 install -r requirements.txt 接着下载bert模型放入到项目的bert目录。 bert模型下载地址: 中:https://huggingface.co/hfl/chinese-roberta-wwm-ext-large ...