2.打开启动器,进入WebUI管理界面 整体布局:左右对半分屏:左边用户可操作,右边用户可查看但不可直接修改。 逐条介绍图上的元素: 首页:作者的个人信息;免责声明;项目参考文献;为此项目付出精力的贡献者。 模型检测:检查所需的模型是否已经下载并放置到对应位置。 数据处理:仅包含重采样、转写等操作。没有切片相关的对...
2. 启动项目 实例创建成功之后,点击“项目实例”再点击“WebShell”开启终端(小黑屏) 3. 终端操作 激活虚拟环境 conda activate aatrox 打开文件 cd Aatrox-Bert-VITS2 指定端口,运行模型 export GRADIO_SERVER_NAME=0.0.0.0 export GRADIO_SERVER_PORT=8080 python3 app.py 4. 开启外部访问 返回项目实例页面,点击...
这里包含主页面、样式文件以及JS文件,基于Hiyori。 随后启动推理页面: python3 server_fastapi.py 加载模型进行推理即可。 此外,还可以基于FastAPI的接口进行推理,换句话说,发送http请求即可获取推理音频,接口参数如下: { "openapi": "3.1.0", "info": { "title": "FastAPI", "version": "0.1.0" }, "paths...
Bert-VITS2项目bug多且教程不友好。本proj尽可能修复了Bert-vits2项目的bug,并且可一键启动训练。仅需50条目标说话人语音,获得稳定、快速的TTS模型。 - Bert-VITS2-FixBug/A40_一键启动微调pipeline.sh at master · ywh-my/Bert-VITS2-FixBug
placeholder='bert_vits2启动后Hiyori UI后监听的ip端口地址', value=config.get("bert_vits2", "api_ip_port"), validation={ '请输入正确格式的URL': lambda value: common.is_url_check(value), } ).style("width:300px;") with ui.row(): input_vits_model_id = ui.input(label='模型ID',...
对于英文模型，单独进行训练，中文模型与英文模型分开，因为中文与英文在语言结构、词汇和语法上差异明显。训练完成后，将中文模型加入，启动推理服务。通过设置语言为mix，Bert-vits2能够智能地在输入文本中识别中英文并选择对应模型进行推理，或者选择auto模式，系统会自动识别文本语言进行推理。总结来说，Bert...
程序返回，说明服务已启动。Bert-vits2的推理api基于Fast-api框架。关于Fast-api框架，请参考以下链接：2020年是时候更新你的技术武器库了:Asgi vs Wsgi(FastAPI vs Flask)随后访问 127.0.0.1:7860/，这里可以将两个模型一起加载进来。右侧参数为推理设备和语言，默认为使用cuda和中文。如果没有N卡，...
为了让更多用户能够轻松体验这一技术,我们将Bert-VITS 2打包成了一键启动包。现在,您无需繁琐地配置Python环境,只需简单点击即可启动程序,从而避免了潜在的环境配置问题。 请确保您的电脑配置满足以下要求:操作系统:Windows 10/11 64位 下载压缩包,解压到电脑D盘,最好不要有中文路径; ...
在开始之前,建议打开list更正标注,推荐的工具:Subfix ,转到辅助功能页面启动。 目的是将转录文本处理为注音以供训练,并划分训练集和验证集。 旧版本生成的cleaned文件请删除重新生成。 3.生成bert特征文件 %PYTHON% bert_gen.py 旧版本生成的文件请删除重新生成。 4.训练: 请先修改训练配置(位于Data/<...
print("开始启动人工智能吟美!") @@ -542,28 +543,55 @@ def check_tts(): tts_thread = Thread(target=tts_generate) tts_thread.start() # bert-vits2语音合成 def bert_vits2(filename,text,emotion): save_path=f".\output\{filename}.mp3" text=parse.quote(text) response = requests.get(...