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。 Bert-VITS2 V2.0.2基于现有数据集 ...
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刘悦的技术博客 《Tornado (龙卷风)编程实战》作者 新版Bert-vits2 v2.0.2如何切换模型以及多模型本地推理 发布于 2023-11-20 15:11・IP 属地北京 写下你的评论... 暂无评论 登录知乎,您可以享受以下权益: 更懂你的优质内容 更专业的大咖答主 ...
基于深度神经网络的文本到语音转换是一种从输入文本生成相应原始波形的方法;它有几个有趣的特性,通常使文本到语音任务具有挑战性。通过对特征的快速回顾,可以发现文本到语音任务涉及到将不连续的文本特征转换为连续的波形。输入和输出具有数百倍的时间步长差异,它们之间的对齐必须非常精确才能合成高质量的语音音频。此外,...
对于深度学习初学者来说,JupyterNoteBook的脚本运行形式显然更加友好,依托Python语言的跨平台特性,JupyterNoteBook既可以在本地线下环境运行,也可以在线上服务器上运行。GoogleColab作为免费GPU算力平台的执牛耳者,更是让JupyterNoteBook的脚本运行形式如虎添翼。
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...
HifiGAN只是一个声码器，用于从梅尔频谱图中恢复声音的。而Bert-VITS2 是声学模型加声码器的语音合成项目，没法直接比较。
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...
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。
目前的我尝试过还可以的三个开源语音克隆方案:Bert-VITS2、openVoicev2和F5-TTS,另外有一种Fish-Speech好像需要用到较新的显卡,由于个人的电脑只有P40,因此这个开源项目暂时没有跑通。先来说说我尝试过的三个开源语音方案吧。 一、Bert-VITS2 推荐指数 ★★★ ...