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...
同时,为了提高模型的性能,你可以使用各种优化技巧,如学习率衰减、早停等。在训练过程中,你还需要注意数据加载和模型的并行化等问题。 模型评估与调优在训练完成后,你需要对模型进行评估和调优。你可以使用各种评价指标,如语音相似度、语速等来评估模型的性能。同时,你可以通过调整超参数、更换模型结构等方法来提高模型...
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...
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...
按照固有思维方式,深度学习的训练环节应该在云端,毕竟本地硬件条件有限。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。
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。 更多情报请参见Bert-vits2官网: ...
其中,Bert-VITS2V2.0.2作为一种先进的语音合成模型,能够实现高自然度的语音合成,受到了广泛关注。本文将介绍如何使用Bert-VITS2V2.0.2模型在30秒内快速复刻霉霉讲中文的音色。我们将通过本地训练、立等可取的方式,让您轻松拥有霉霉讲中文的音色。步骤一:数据准备首先,我们需要收集霉霉讲中文的音频素材。您可以从...
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/models/ https:...
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,...
神里绫华模型:https://kevinwang676-bert-vits2.hf.space;在线一键训练:https://www.codewithgpu.com/i/YYuX-1145/Bert-VITS2-Integration-package/Bert-VITS2-quick-start;更多声音克隆项目:https://github.com/KevinWang676/Bark-Voice-Cloning,欢迎大家在GitHub上点赞支持!欢迎大家关注up,我会持续分享AI的有...