VITS2中的TextEncoder结构如下。对比可得,Bert-VITS2的TextEncoder网络输入数据中增加了bert_feature。 后续处理过程和VITS2相同。 总结 VITS2在VITS1的基础上做了一些优化,比如引入了transformer。 OpenVoice是一个在vits模型修改而来的,主攻音色克隆的音频解耦框架(分成一个基础TTS网络和一个音色克隆网络,两个模型结构...
Erlangshen-MegatronBert 是一个具有 39 亿参数的中文 BERT 模型,它是目前最大的中文 BERT 模型之一。这个模型的编码器结构为主,专注于解决各种自然语言理解任务。它同时,鉴于中文语法和大规模训练的难度,使用了四种预训练策略来改进 BERT,Erlangshen-MegatronBert 模型适用于各种自然语言理解任务,包括文本生成、文本分...
https://openi.pcl.ac.cn/Stardust_minus/Bert-VITS2/modelmanage/show_model 将新的情感模型clap-hatsat-fused放入到项目的emotional目录,结构如下: E:\work\Bert-VITS2-v22\emotional>tree /f Folder PATH listingforvolume myssd Volume serial number is7CE3-15AE E:. ├───clap-htsat-fused │.gi...
首先，克隆官方最近的v2.0.2代码。接着，在项目根目录创建Data目录，用于存放音色模型文件。然后下载雷电将军和八重神子的音色模型。这两个模型基于老版本训练，具体训练流程将在后续文章中介绍。需要注意的是，模型文件所在的目录不支持中文，建议改为英文，目录结构如下：这里.pth文件是模型本体，config....
BERT-VITS2则是在VITS2基础上增加BERT特征输入的文本到语音模型，改进了TextEncoder网络。VITS2、OpenVoice和BERT-VITS2都展示了在文本到语音领域的创新，通过不同的方法和技术提升语音合成的自然度和灵活性。它们各自在模型结构、训练策略和应用方面有所侧重，为文本到语音合成提供了多样的解决方案。
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...
需要注意的是,模型文件所在的目录不支持中文,最好改成英文,目录结构如下所示: E:\work\Bert-VITS2-v202_launch_yingAndBachong\Data>tree/FFolder PATH listing for volume myssd Volume serial number is7CE3-15AE E:. ├───bachong│ │config.json│ │ ...