https://github.com/cronrpc/SubFix开源地址 本项目适配Bert-Vits2的list文件的标注格式,可以轻松添加到已有的自动标注数据处理的工作流中。 或者也可以使用本项目自带的一个音频自动标注方法,之后再进行精修。 二、模型的训练 文本预处理 bert emo 文件的生成 打开bert vist2 整合包 启动 webui 1、创建文件夹 启...
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、...
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音数据,这部分内容是公开的,但是不能商用,可以在这里下载: https://pan.ai-hobbyist.org/Genshin%20Datasets/%E4%B8%AD%E6%96%87%20-%20Chinese/%E5%88%86%E8%A7%92%E8%89%B2%20-%20Single/%E8%A7...
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,...
神里绫华模型:https://kevinwang676-bert-vits2.hf.space;在线一键训练:https://www.codewithgpu.com/i/YYuX-1145/Bert-VITS2-Integration-package/Bert-VITS2-quick-start;更多声音克隆项目:https://github.com/KevinWang676/Bark-Voice-Cloning,欢迎大家在GitHub上点赞支持!欢迎大家关注up,我会持续分享AI的有...
bertvits2是一个目前比较热门的模型,在训练过程中,代数运算是其中一个关键的部分。 一、训练代数的定义。 训练代数是指在模型训练过程中,使用代数运算对数据进行处理,以便模型可以更好地适应数据特征和学习数据规律。在bertvits2的训练中,代数运算主要涉及到数值计算、向量运算和矩阵运算等。 二、bertvits2模型。
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 ...
在此背景下,BERT-VitS2模型应运而生。 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...
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。