wget -P bert/deberta-v2-large-japanese/ https://huggingface.co/ku-nlp/deberta-v2-large-japanese/resolve/main/pytorch_model.bin 下载底模文件 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 ...
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 ...
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:...
1.1、下载代码与模型 代码:git clone https://github.com/fishaudio/Bert-VITS2.git, 模型:底模、日语bert、中文bert。(这三个模型链接在Bert-VITS2的release处有写,下载完成后放入指定的文件夹中,具体位置请参考视频,坑1:不要点击下载全部,要一个一个下载,否则可能出现下载完解压后模型无法加载的情况) 1.2、...
简介:近日,Bert-vits2-v2.2如约更新,该新版本v2.2主要把Emotion 模型换用CLAP多模态模型,推理支持输入text prompt提示词和audio prompt提示语音来进行引导风格化合成,让推理音色更具情感特色,并且推出了新的预处理webuI,操作上更加亲民和接地气。 近日,Bert-vits2-v2.2如约更新,该新版本v2.2主要把Emotion 模型换...
一、软件下载 目前最新版本是 Bert-VITS 2.1 若链接违规失效 请及时联系我。 软件压缩方式:分卷压缩,所以保证程序的正常运行 请全部下载并解压! 链接:https://pan.baidu.com/s/1YaZ7FeTXjJq588TZnlNHbA?pwd=5k8o 提取码:5k8o 下载声音模型 mxgf.cc ...
近日,Bert-vits2-v2.2如约更新,该新版本v2.2主要把Emotion 模型换用CLAP多模态模型,推理支持输入text prompt提示词和audio prompt提示语音来进行引导风格化合成,让推理音色更具情感特色,并且推出了新的预处理webuI,操作上更加亲民和接地气。 https://github.com/fishaudio/Bert-VITS2/releases/tag/v2.2 ...
随后下载对应的模型,首先是bert模型: https://openi.pcl.ac.cn/Stardust_minus/Bert-VITS2/modelmanage/show_model 放入到bert目录: E:\work\Bert-VITS2-2.3\bert>tree /f Folder PATH listingforvolume myssd Volume serial number is7CE3-15AE
下载底模文件 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/mo...
接着下载bert模型放入到项目的bert目录。 bert模型下载地址: 中:https://huggingface.co/hfl/chinese-roberta-wwm-ext-large 日:https://huggingface.co/cl-tohoku/bert-base-japanese-v3/tree/main 语音标注 接着我们需要对已经切好分片的语音进行标注,这里我们使用开源库whisper,关于whisper请移步:闻其声而知雅意...