本文提出了一种基于蒸馏BERT模型的统一普通话TTS前端设计,旨在利用深度学习技术提高多音字处理的准确率。 二、模型设计 本文使用的模型是基于BERT的多任务学习模型。首先,我们使用预训练的BERT模型进行知识蒸馏,得到TinyBERT模型。然后,在TinyBERT模型的基础上进行多任务训练,包括文本正则化、多音字消歧和韵律预测等任务。 ...
Bert vits2语音合成项目已经停止维护,因此这最后一版本代码有必要分享一个部署经验。 Bert vits2项目的底模模型主要是bert +vits,训练数据主要是原神角色语音。微调训练的时候主要是微调vits模型,冻结bert模型。不包含任何speaker encoder和emotional encoder。 bert模型负责产生文本编码向量Ht。vits模型负责合成语音 wav =...
Bert-VITS2-Extra-Fix中文特化修复版整合包,向下兼容显存占用低于4G可玩 刘悦的技术博客 03:02 AI语音克隆-bert vits2全本地整合包 徐昭空 34520 Bert-vits2-2.3中日模型分享(天童艾丽丝/星之守护阿狸)多模型推理与向下兼容(6000步 刘悦的技术博客 【Bert-VITS2整合包/管理器】FunASR光速中文打标更新 ...
对于TTS模型来说使用音素表现会更好,但不使用字符会丢失一些信息,因此作者希望结合这两个输入,通过预训练语言模型来解决这个问题,这就是PnG BERT的idea。 2. Method PnG BERT模型如下图所示: 其中预训练模型为(a),可以看到和BERT没什么区别。 2.1 BERT 这里还是简单介绍一下BERT,BERT实际上就是一种基于Transformer...
OpenVoice的两个主要组件是基本扬声器TTS模型和音色转换器。基本说话者TTS模型是单说话者或多说话者模型,其允许控制风格参数(例如,情感、重音、节奏、停顿和语调)、重音和语言。由该模型生成的语音被传递到音色转换器,该音色转换器将基本扬声器的音色改变为参考扬声器的音色。
代码方面，VITS2模型的实现包括预处理、生成语音的过程，涉及文本分词、编码、预测持续时间和生成音频等步骤。OpenVoice代码实现了解耦框架，包括基本说话人TTS模型和音色转换器，以及训练和应用代码示例。BERT-VITS2则是在VITS2基础上增加BERT特征输入的文本到语音模型，改进了TextEncoder网络。VITS2、OpenVoice...
某政企事业单位安全运维工程师，主要从事系统运维及网络安全工作，多次获得阿里云、华为云、腾讯云征文比赛一...
范围语法如:0.8-0.9,那么实机值就会在0.8和0.9之间随机一个float值,做为tts的传参,这个参数会在每一句tts合成是进行随机。如果不希望随机,只需要配置一个即可,如 0.8,那么就会保持原值。
用sambert-hifigan_tts模型进行推理时，设置cpu的参数python3.7, linux32核服务器，程序运行时cpu使用...
某政企事业单位安全运维工程师，主要从事系统运维及网络安全工作，多次获得便宜云服务器、华为云、腾讯云...