将模型放入到文件夹 「tools/asr/models 」中,但是因为模型等文件是放在 Git 的 LFS 中的,所以通过 Git clone 的方式是下载不了模型的,需要单独下载后放到指定的目录中。 这个配置在目录的 「.gitattributes」 的这个文件中有说明 所以需要打开上面的地址,单独去下载 「model.pt」文件后,再放到指定目录中。 Wh...
configs/config.json里面主要是我们自己修改、真正能用到的各种参数,包括数据集参数(数据集路径、生成Mel谱的各种参数),训练参数(训练的学习率、保存checkpoint的iter数、记录log的iter数等),模型参数(各层维度),之后做推理、加载模型也需要config.json,所以这是最重要的配置文件。 config.yml主要是各种预处理相关的参...
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 ...
纯中文底模效果百尺竿头更进一步,同时首次引入了大模型,使用国产IDEA-CCNL/Erlangshen-MegatronBert-1.3B大模型作为Bert特征提取,基本上完全解决了发音的bad case,同时在情感表达方面有大幅提升,可以作为先前V1.0.1纯中文版本更好的替代。
VirtAMate(vam)整合包,数字人,AI女友,接入大模型Llama3,皮套人,唇形合成 2.9万 2 02:54 App ChatTTS整合包,2000种音色任君选择,声纹检测,音色打分,音色权重分享,post接口调用 1.5万 1 08:27 App 不花一分钱!10分钟教会你使用Bert-VITS2玩声音克隆 7.8万 124 15:07 App GPT-SoVITS训练与推理细节,控制...
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。
简介:Bert-vits2项目又更新了,更新了一个新的分支:中文特化,所谓中文特化,即针对中文音色的特殊优化版本,纯中文底模效果百尺竿头更进一步,同时首次引入了大模型,使用国产IDEA-CCNL/Erlangshen-MegatronBert-1.3B大模型作为Bert特征提取,基本上完全解决了发音的bad case,同时在情感表达方面有大幅提升,可以作为先前V1.0...
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,...
近日,Bert-vits2发布了最新的版本2.3-final,意为最终版,修复了一些已知的bug,添加基于 WavLM 的 Discriminator(来源于 StyleTTS2),令人意外的是,因情感控制效果不佳,去除了 CLAP情感模型,换成了相对简单的 BERT 融合语义方式。 事实上,经过2.2版本的测试,CLAP情感模型的效果还是不错的,关于2.2版本,请移步: ...
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,而较高的学习率可能导致模型收敛到不好的局部最小值。 2. 批量大小(Batch ...