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...
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 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...
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。 训练好的模型存放在Data/keqing/models目...
注意,wav2vec2-large-robust-12-ft-emotion-msp-dim是Bert-vits2-v2.1的情感模型,也需要保留,具体请移步:义无反顾马督工,Bert-vits2V210复刻马督工实践(Python3.10), 这里不再赘述。 至此,新模型就配置好了。 Bert-vits2-v2.2模型训练 首先下载训练集,以原神角色八重神子的英文配音为例子,数据集下载地址:...
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,你需要设置合适的超参数,如学习率、批量大小等。同时,为了提高模型的性能,你可以使用各种优化技巧,如...
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模型导入手机合合合仔 立即播放 打开App,流畅又高清100+个相关视频 更多 9828 2 03:34 App 手机导入自己训练的GPT Sovits模型 5330 1 03:24 App 小链无限制角色扮演模型(NSFW)体验 2888 3 01:41 App 手机版GPT Sovits 2.0来啦 4.2万 102 01:27 App MultiTTT最新版:免费朗读小说,轻松修改...
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,...
接着下载预训练模型的底模: #@title 下载底模文件!wget -P Data/ada/models/ https://huggingface.co/OedoSoldier/Bert-VITS2-2.3/resolve/main/DUR_0.pth !wget -P Data/ada/models/ https://huggingface.co/OedoSoldier/Bert-VITS2-2.3/resolve/main/D_0.pth ...
接着下载预训练模型的底模: #@title 下载底模文件 !wget -P Data/ada/models/ https://huggingface.co/OedoSoldier/Bert-VITS2-2.3/resolve/main/DUR_0.pth !wget -P Data/ada/models/ https://huggingface.co/OedoSoldier/Bert-VITS2-2.3/resolve/main/D_0.pth !wget -P Data/ada/models/ https:...