二、部署流程 1. 安装更新基础环境 aptupdate apt upgrade apt install build-essential 2. 安装miniconda wgethttps://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh bashMiniconda3-latest-Linux-x86_64.sh 3. 创建虚拟环境 condacreate -n aatrox python=3.8 condaactivate aatrox 4. 克隆项目...
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。 首先通过pip命令进行本地安装: python3-m pi...
首先通过pip命令进行本地安装: python3 -m pip install jupyter 随后运行启动命令: jupyter notebook 此时,访问本地的notebook地址: 随后选择文件-》新建-》Notebook 即可。 输入笔记内容: #@title 查看显卡 !nvidia-smi 点击运行单元格: 程序返回: #@title 查看显卡 !nvidia-smi Wed Dec 27 ...
曾经我写过一篇做语音克隆的AI音频工具: 效果好是好,也非常傻瓜简单,但是很多朋友都跟我反馈说,11Labs中文效果不好。 没办法,毕竟国外的产品,在世界的AI产品舞台上,中文从来不是主流语言。这也是一个非常让人伤心的话题,明明世界AI圈里,主流的从业人员都是华人,但是中文的数据集和效果...哎。 而国内的AI音频产...
新建安装依赖命令: #@title 安装所需要的依赖 %cd /content/Bert-vits2-V2.2 !pip install -r requirements.txt 依赖安装的时间要长一些,需要耐心等待。 下载必要的模型 接着下载必要的模型,这里包括bert模型和情感模型: #@title 下载必要的模型 !wget -P emotional/clap-htsat-fused/ https://huggingface.co...
安装方式如下: ffmpeg文件夹放到包根目录 接着,运行包根目录下的启动命令行.bat(这个是激活包虚拟环境) 输入,py setup_ffmpeg.py ### 注意音频文件夹的结构 实验项目名\\custom_character_voice\\说话人名 也就是说要多建一重文件夹。 这个在vists中也是这样的。但作者只是说文件夹结构正确,初学者看到会混乱...
修改好版本后，可以通过pip安装依赖。至此，模型配置完成。安装好依赖后，在根目录执行命令。程序返回，说明服务已启动。Bert-vits2的推理api基于Fast-api框架。关于Fast-api框架，请参考以下链接：2020年是时候更新你的技术武器库了:Asgi vs Wsgi(FastAPI vs Flask)随后访问 127.0.0.1:7860/，这里可以...
依赖安装的时间要长一些,需要耐心等待。 下载必要的模型 接着下载必要的模型,这里包括bert模型和情感模型: #@title 下载必要的模型!wget -P emotional/clap-htsat-fused/https://huggingface.co/laion/clap-htsat-fused/resolve/main/pytorch_model.bin ...
Bert-vits2的新版本V2.1在文本转语音(TTS)项目中，引入了对中英文混合推理(mix)的支持，特别适用于技术文档或视频领域，其中包含大量英文内容。尽管早期版本(2.0及以下)不支持英文训练和推理，更新后的模型允许在本地进行混合语言的推理处理。以流行歌手霉霉的音频为例，首先需要克隆项目并安装相关依赖...
安装依赖 pip install -r transcribe_tools/requirements.txt 确保你的电脑里已安装C++工具包,否则某些依赖可能无法正常安装。 快速使用 和Bert-VITS2项目数据结构一致,按说话人分文件夹。音频必须为wav格式。 python auto_transcribe.py 可指定参数见代码。