Bert vits2项目的底模模型主要是bert +vits,训练数据主要是原神角色语音。微调训练的时候主要是微调vits模型,冻结bert模型。不包含任何speaker encoder和emotional encoder。 bert模型负责产生文本编码向量Ht。vits模型负责合成语音 wav = vits(Ht)。 该项目能进行语音合成推理和微调。需使用50条以上的1-5秒的语音进行...
中英文混合输出是文本转语音(TTS)项目中很常见的需求场景,尤其在技术文章或者技术视频领域里,其中文文本中一定会夹杂着海量的英文单词,我们当然不希望AI口播只会念中文,Bert-vits2老版本(2.0以下版本)并不支持英文训练和推理,但更新了底模之后,V2.0以上版本支持了中英文混合推理(mix)模式。 还是以霉霉为例子: http...
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、准备数据集参考红血球AE3803提供的数据集穹铁道1.3&原神4.1全角色中日英韩语音包/数据集(...
Erlangshen-MegatronBert 是一个具有 39 亿参数的中文 BERT 模型,它是目前最大的中文 BERT 模型之一。这个模型的编码器结构为主,专注于解决各种自然语言理解任务。它同时,鉴于中文语法和大规模训练的难度,使用了四种预训练策略来改进 BERT,Erlangshen-MegatronBert 模型适用于各种自然语言理解任务,包括文本生成、文本分...
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...
本次分享如何快速部署本地训练的 Bert-VITS2语音模型到 Hugging Face。 本地配置HuggingFace 首先注册HuggingFace平台: https://huggingface.co/join 随后在用户的设置界面新建token,也就是令牌: 这里令牌有两种权限类型,一种是写权限,另外一种是读权限。
Bert-vits2项目近期炸裂更新,放出了v2.0.2版本的代码,修正了存在于2.0先前版本的重大bug,并且重炼了底模,本次更新是即1.1.1版本后最重大的更新,支持了三语言训练及混合合成,并且做到向下兼容,可以推理老版本的模型,本次我们基于新版V2.0.2来本地推理原神小姐姐们的音色模型。
这里,transformers包提供了BERT模型的实现,而torch是深度学习框架PyTorch的核心库。 步骤2: 导入相关包 接下来,导入所需的Python包: importtorchfromtransformersimportBertTokenizer,BertModel# 如果使用VITS2,需要安装并导入相应的库# 这里假设VITS2的库名为vitsfromvitsimportVITSModel ...
Bert-vits2粤语模型测试,广东话推理,方言模型测试,CantoneseBert-vits2粤语模型整合包:https://pan.quark.cn/s/a0f5aa8b56ce模型作者:https://huggingface.co/Naozumi0512Bert-vits2官方地址:https://github.com/fishaudio/Bert-VITS2免责声明:本内容来自腾讯平台创作者,不代表腾讯新闻或腾讯网的观点和立场。举报...