有点过于「正经」 我其实最后是挑选了几次手机直播的录播 但是手机直播的收音效果远不如麦克风 因此实际音频质量也并不是很好 因此实际上AI hanser的模型训练是经过了非常多次的失败然后重新
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...
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,...
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。
BERT-VITS2是一种基于Transformer的语音合成模型,通过训练可以学习到各种音色的特征,从而实现个性化音色合成。下面我们将从环境准备、模型下载、数据准备、模型训练等方面介绍如何搭建和训练BERT-VITS2模型。 环境准备首先,你需要安装Python和PyTorch等开发环境。同时,为了使用GPU进行训练,你还需要安装CUDA和cuDNN等工具。
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。
一、本地训练Bert-Vits2英文模型 安装依赖在开始训练之前,您需要确保已经安装了所需的依赖项。您可以通过运行以下命令来安装: pip install -r requirements.txt 数据准备为了训练模型,您需要准备相应的英文数据集。确保您的数据集格式正确,并按照项目文档的要求进行预处理。 配置训练参数打开config.py文件,根据您的需求...
二、BERT-VitS2训练流程 1. 数据准备 在进行BERT-VitS2模型的训练之前,需要准备相应的数据集。由于BERT和Vit分别是针对自然语言处理和图像处理任务的模型,因此需要一个同时包含文本和图像信息的数据集。研究人员通常会选择图文匹配或者跨模态检索任务的数据集,在这个数据集上进行训练。 2. 模型构建 BERT-VitS2模型是...
本次我们只演示第一种训练方式,即训练现有数据集的原神角色,第二种暂且按下不表。 Bert-VITS2 V2.0.2配置模型 首先克隆项目: gitclonehttps://github.com/v3ucn/Bert-VITS2_V202_Train.git 随后下载新版的bert模型: 链接:https://pan.baidu.com/s/11vLNEVDeP_8YhYIJUjcUeg?pwd=v3uc ...