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 日:https://huggingface.co/cl-tohoku/bert-base...
1. 依照 https://huggingface.co/cl-tohoku/bert-base-japanese-v3/tree/main补充 \Bert-VITS2\bert\bert-base-japanese-v3 路径下所有缺失的文件 2. 依照https://huggingface.co/cl-tohoku/bert-large-japanese-v2/tree/main 补充 \Bert-VITS2\bert\bert-large-japanese-v2 路径下所有缺失文件 3. 依照https...
(Bert-VITS2项目所在文件夹)/Data/你的数据集/filelists/genshin.list 用文本编辑器打开genshin.list后,像是这个样子: 如果要合成多个说话人的模型, 请这样操作: (1)分别创建不同的“你的数据集”这样的文件夹,得到他们分别的filelists下的genshin.list (2)把所有的这些说话人的genshin.list拼起来组合为一个...
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,...
本次我们利用Bert-vits2的最终版Bert-vits2-v2.3和JupyterNoteBook的脚本来复刻生化危机6的人气角色艾达王(ada wong)。 本地调试JupyterNoteBook 众所周知,GoogleColab虽然可以免费提供GPU让用户用于模型训练和推理,但是每一个JupyterNoteBook文件脚本最多只能运行12小时,随后就会被限制,所以为了避免浪费宝贵的GPU使用时...
VITS2,一个单阶段的文本到语音模型,有效地合成一个更自然的语音。 1、Introduction 提出了一个通过对抗学习训练的随机持续时间预测器,通过利用Transformer块和说话者条件文本编码器来更好地建模多个说话者的特征来改进归一化流。所提出的方法提高了质量和效率。此外,该方法通过使用规范化的文本作为模型的输入的实验,减少...
cdBert-VITS2pip3install-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 日:https://huggingface.co/cl-tohoku/bert-base-japanese-v3/tree/main 语音标注 ...
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 ...
bert-vits2采用了大规模的数据集进行预训练,使其具有更强的泛化能力。 3. bert-vits2的训练方法 为了训练bert-vits2,需要大规模的中英文数据集作为训练样本。在训练过程中,通过对数据集进行深度学习训练,不断调整模型参数,使得模型能够更好地适应中英文任务。还需要对训练集进行精细的标注和处理,以保证模型的训练...
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...