您可以尝试使用正则化、Dropout等技术来防止过拟合。 数据不平衡:如果数据集中的类别不平衡,可能会导致模型性能下降。您可以尝试使用过采样、下采样、重采样等技术来平衡数据集中的类别。通过遵循以上步骤和解决常见问题,您应该能够在本地成功地使用Bert-VITS2 V2.0.2版本进行基于现有数据集的训练,并获得最佳
git clone https://github.com/v3ucn/Bert-VITS2_... 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...
与此同时,基于FastApi的推理web界面项目也同步适配了Bert-vits2-v2.2版本,官网如下: https://github.com/jiangyuxiaoxiao/Bert-VITS2-UI 本次我们基于此两个项目来克隆原神角色八重神子的英文语音模型miko。 Bert-vits2-v2.2新的底模和情感模型 首先克隆Bert-vits2-v2.2官方项目: git clone https://github.co...
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。 Bert-VITS2 V2.0.2基于现有数据集...
3 投币 26 2 AI小助手 测试版 记笔记 本地ai语音训练所需显卡需求低4G6G均可,声音质量更好一点,但训练过程繁琐时长需4-5小时,需付费训练。 f5语音训练显卡需求8G以上,训练步骤简单,5分钟就能训练结束,无需付费。根据实际情况选择训练,v:ZiYuZh1029...
Bertvits2新版本V2.1英文模型本地训练以及中英文混合推理的步骤如下：项目准备：克隆项目：首先，需要克隆Bertvits2的V2.1版本项目。安装依赖：根据项目要求，安装所有必要的依赖库。数据准备：英文音频数据：将英文音频片段放入指定的目录。数据预处理：进行音频切分和识别，这里默认使用whisper模型。如需...
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。 ### 其他要点可以看so-vists项目的训练 b站对so-vists项目训练的说明视频好很多,结构很清晰。 ### 遇到问题在docs下查看对应文档。 这些文档真的,比作者在视频中说的清楚多了。
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...
Bert-vits2 v2.0.2本地训练整合包支持原神刻晴音频合成,含预处理数据集与一键训练工具。数据集下载:GitHub,整合包百度网盘(密码v3uc),附详细文字攻略。高效本地部署,助力AI语音克隆与文本转语音应用开发。
发表于:2023-12-09 原文链接:https://page.om.qq.com/page/O9orflhFLsaUQW5fX3g7tkkA0 腾讯「腾讯云开发者社区」是腾讯内容开放平台帐号(企鹅号)传播渠道之一,根据《腾讯内容开放平台服务协议》转载发布内容。 如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。