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,...
1.3、模型训练 处理完成所有数据后运行脚本开始训练,这里给出两个可以优化爆显存的地方,减少一下两处的值可以有效避免爆显存:1、configs\config.json 的 batch_size2、train_ms.py 的 num_workers位置在:train_loader = DataLoader( train_dataset, num_workers=4,大概训练到8000次的时候,训练的模型就有了明显的...
有点过于「正经」 我其实最后是挑选了几次手机直播的录播 但是手机直播的收音效果远不如麦克风 因此实际音频质量也并不是很好 因此实际上AI hanser的模型训练是经过了非常多次的失败然后重新
二、BERT-VitS2训练流程 1. 数据准备 在进行BERT-VitS2模型的训练之前,需要准备相应的数据集。由于BERT和Vit分别是针对自然语言处理和图像处理任务的模型,因此需要一个同时包含文本和图像信息的数据集。研究人员通常会选择图文匹配或者跨模态检索任务的数据集,在这个数据集上进行训练。 2. 模型构建 BERT-VitS2模型是...
众所周知,GoogleColab虽然可以免费提供GPU让用户用于模型训练和推理,但是每一个JupyterNoteBook文件脚本最多只能运行12小时,随后就会被限制,所以为了避免浪费宝贵的GPU使用时间,我们可以在线下调试自己的JupyterNoteBook脚本,调试成功后,就可以把脚本直接上传到GoogleColab平台。
众所周知,GoogleColab虽然可以免费提供GPU让用户用于模型训练和推理,但是每一个JupyterNoteBook文件脚本最多只能运行12小时,随后就会被限制,所以为了避免浪费宝贵的GPU使用时间,我们可以在线下调试自己的JupyterNoteBook脚本,调试成功后,就可以把脚本直接上传到GoogleColab平台。
目前Bert-VITS2 V2.0.2大体上有两种训练方式,第一种是基于现有数据集,即原神各角色已经标注好的语音数据,这部分内容是公开的,但是不能商用,可以在这里下载: https://pan.ai-hobbyist.org/Genshin%20Datasets/%E4%B8%AD%E6%96%87%20-%20Chinese/%E5%88%86%E8%A7%92%E8%89%B2%20-%20Single/%E8%A7...
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。
本次我们只演示第一种训练方式,即训练现有数据集的原神角色,第二种暂且按下不表。 Bert-VITS2 V2.0.2配置模型 首先克隆项目: gitclonehttps://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 ...
为了训练bert-vits2,需要大规模的中英文数据集作为训练样本。在训练过程中,通过对数据集进行深度学习训练,不断调整模型参数,使得模型能够更好地适应中英文任务。还需要对训练集进行精细的标注和处理,以保证模型的训练效果。 4. bert-vits2的应用前景 bert-vits2在中英文自然语言处理任务中具有广阔的应用前景。它可以...