需要准备bert模型、vits模型、WAVLM模型、SSB0005说话人的语音。 CN境内的服务器,建议利用hlf.sh下载。hlf.sh 的使用方式是:bash hlf.sh huggingface模型目录 你的服务器放置模型的路径 ## 2.1 可以从huggingface复制模型目录 ``` https://huggingface.co/hfl/chinese-roberta-wwm-ext-large ``` hfl/chinese-rob...
为了训练基本说话人TTS模型,收集了两个英语说话人(美国和英国口音),一个中国人和一个日本人的音频样本。总共有30 K个句子,平均句子长度为7秒。英文和中文数据具有情感分类标签。 修改了VITS模型,并将情感分类嵌入,语言分类嵌入和说话人id输入到文本编码器,持续时间预测器和flow layer。培训遵循VITS作者提供的标准程序...
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...
http://localhost:6006/#scalars 一般情况下,训练损失率低于50%,并且损失函数在训练集和验证集上都趋于稳定,则可以认为模型已经收敛。收敛的模型就可以为我们所用了,如何使用训练好的模型,请移步:又欲又撩人,基于新版Bert-vits2V2.0.2音色模型雷电将军八重神子一键推理整合包分享,囿于篇幅,这里不再赘述。 训练好...
1.1、下载代码与模型 代码:git clone https://github.com/fishaudio/Bert-VITS2.git, 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) ...
在训练BERT-VITS2模型之前,你需要准备相应的数据集。数据集应该包含音频样本和对应的文本标签。对于个性化音色合成,你可以使用不同的音色数据集进行训练。在数据预处理阶段,你需要将音频样本转换为Mel频谱,并将文本标签转换为token IDs。 模型训练在准备好数据之后,你可以开始训练BERT-VITS2模型。在训练过程中,你需要...
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,...
BERT的模型结构基于Transformer,它由多个编码器层组成。每个编码器层都有多头自注意力机制和前馈神经网络,用于对输入序列进行多层次的特征提取和表示学习。在预训练阶段,BERT使用了两种任务来学习语言表示:掩码语言模型(Masked Language Model,MLM)和下一句预测(Next Sentence Prediction,NSP)。通过这两种任务,BERT能够学习...
Bert-vits2模型:你可以从开源社区获取预训练的Bert-vits2模型,或者自己训练一个模型。确保模型与你的需求相匹配,并具备较高的语音合成质量。 音频编辑软件:如Audacity、Adobe Audition等,用于处理和剪辑音频文件。 鬼畜视频素材:收集你想要制作的鬼畜视频的素材,包括视频片段、音频片段和文本内容等。 2. 文本预处理 ...
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: ...