将切割后的短音频放入raw_audio,如图所示 然后在脚本所在目录输入 python labeling_whisper_CJE.py,然后耐心等待就能得到标注文本了,这里我就懒得演示了,这一步需要挂代理下载whisper模型,然后就可以看到在识别并转换为文字了。然后就会得到一个名为speaker.list的标注文件 打开后这样 教程到这里就结束了 祝你好运 觉得...
基于Bert-VITS2 1.1: AI 以里illi https://huggingface.co/spaces/Rayzggz/illi-Bert-VITS2 AI Hanser https://huggingface.co/spaces/Rayzggz/hanser-Bert-VITS2 要求 1. Windows或者Linux电脑(本教程基于Windows编写) 2. NVIDIA GPU 或 租赁NVIDIA GPU服务器 或 Google Colab等平台 3. 较高的连通性的网...
[W C:\actions-runner\_work\pytorch\pytorch\builder\windows\pytorch\torch\csrc\distributed\c10d\soc...
程序返回: [W C:\actions-runner\_work\pytorch\pytorch\builder\windows\pytorch\torch\csrc\distributed\c10d\socket.cpp:601] [c10d] The client socket has failed to connect to [v3u.net]:65280 (system error: 10049 - 在其上下文中,该请求的地址无效。). [W C:\actions-runner\_work\pytorch\pyto...
我结合VITS-Fast-Fine-Tuning修正了原项目的代码使其能在Windows上正常运行,并加入了标注功能,但仍有未解决的问题。 下载链接和教程 【【Bert-Vits2】带标注功能的整合包!轻松训练属于你的“神之嘴”!-哔哩哔哩】 https://b23.tv/Ir2OG5d 本仓库的代码是为了给自己部署不成功的,代码报错的人一些参考,或者是...
[W C:\actions-runner\_work\pytorch\pytorch\builder\windows\pytorch\torch\csrc\distributed\c10d\socket.cpp:601] [c10d] Theclientsocket has failedtoconnectto[v3u.net]:65280 (system error: 10049 - 在其上下文中,该请求的地址无效。). 2023-10-23 15:36:08.293 |INFO| data_utils:_filter:61 -...
git clone https://github.com/svc-develop-team/so-vits-svc cd so-vits-svc pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 #for linux pip install -r requirements.txt #for windows pip install -r requirements_win.txt pip install --upgrade fasta...
gitversion2.31.0.windows.1git-lfs/2.13.2(GitHub; windows amd64; go1.14.13; git fc664697) You are abouttocreatev3ucn/wizard3 Proceed? [Y/n] y Your repo now livesat:https://huggingface.co/v3ucn/wizard3 You can cloneitlocallywiththecommandbelow,andcommit/pushasusual. ...
项目可以在windows运行,但是所有的路径需要改成win格式。 经过修改后的无bug版本和代码已经发布在123云盘,注意,已经包含所有模型和预训练文件,还包含一次微调过的模型文件。使用了AIshell3的SSB0005说话人。因此,你可以从这里下载所有模型,然后上传到你的服务器。 https://www.123pan.com/s/KLIzVv-pnMsh 提取码:...
backend = "gloo" # If Windows,switch to gloo backend.dist.init_process_group( backend=backend, init_method="env://", timeout=datetime.timedelta(seconds=300), ) # Use torchrun instead of mp.spawn rank = dist.get_rank() local_rank = int(os.environ["LOCAL_RANK"]) ...