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 = vits(Ht)。 该项目能进行语音合成推理和微调。需使用50条以上的1-5秒的语音进行...
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。 还是以霉霉为例子: http...
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、准备数据集参考红血球AE3803提供的数据集穹铁道1.3&原神4.1全角色中日英韩语音包/数据集(...
在开始推理之前,您需要加载已经训练好的Bert-Vits2英文模型。可以使用以下命令加载模型: from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased') model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('path_to_your_model') 请将path_to_...
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V1.0.1纯...
本次分享如何快速部署本地训练的Bert-VITS2语音模型到 Hugging Face。 本地配置HuggingFace 首先注册HuggingFace平台: https://huggingface.co/join 随后在用户的设置界面新建token,也就是令牌: 这里令牌有两种权限类型,一种是写权限,另外一种是读权限。
Bert-VITS2 是一种先进的语音模型,可以用于文字转语音等任务。本文将介绍如何将本地训练的 Bert-VITS2 语音模型快速部署到 Hugging Face 平台,以便更方便地进行模型分享和应用。 准备工作 在开始部署之前,请确保您已经完成了以下准备工作: 安装Hugging Face 命令行工具:您需要先安装 Hugging Face 的命令行工具 ...
Bert-vits2项目近期炸裂更新,放出了v2.0.2版本的代码,修正了存在于2.0先前版本的重大bug,并且重炼了底模,本次更新是即1.1.1版本后最重大的更新,支持了三语言训练及混合合成,并且做到向下兼容,可以推理老版本的模型,本次我们基于新版V2.0.2来本地推理原神小姐姐们的音色模型。
这里,transformers包提供了BERT模型的实现,而torch是深度学习框架PyTorch的核心库。 步骤2: 导入相关包 接下来,导入所需的Python包: importtorchfromtransformersimportBertTokenizer,BertModel# 如果使用VITS2,需要安装并导入相应的库# 这里假设VITS2的库名为vitsfromvitsimportVITSModel ...