证明了所提出方法可以显著减少以前工作中对音素转换的强依赖,允许完全端到端单阶段方法。 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2307.16430.pdf 演示地址:https://vits-2.github.io/demo/ VITS1讲解详见:https://mp.csdn.net/mp_blog/creation/editor/130904876 1.2 介绍 最近,基于深度神经网络的文本到语音的发展取得...
参考VITS论文的网络结构图(非bert-vits2,但大体结构是一样的),获取文本编码及变换后、解码前的隐变量z,从旁路输出表情值(Live Link Face数值) 冻结原网络的参数,单独增加一路LSTM和MLP处理,完成z到表情的seq2seq生成与映射 当然如果有高质量的表情数据,也可以把表情也加入原始TTS网络训练,应该能提高音频质量 ...
至于BERT-Vits2所使用的具体语料,目前无法提供详细信息,因为这取决于模型训练时所使用的数据集。不同的研究者和机构可能会使用不同的数据集来训练BERT-Vits2模型,因此所使用的语料也会有所不同。如果需要了解特定BERT-Vits2模型所使用的语料,建议查阅该模型的官方文档或相关论文。©...
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* 参考[VITS](https://arxiv.org/pdf/2106.06103.pdf)论文的网络结构图(非bert-vits2,但大体结构是一样的),获取文本编码及变换后、解码前的隐变量z,从旁路输出表情值(Live Link Face数值) * 冻结原网络的参数,单独增加一路LSTM和MLP处理,完成z到表情的seq2seq生成与映射 * 当然如果有高质量的表情数据,也...