bert-vits2.1 懒羊羊声音模型 当然,如果你想自己训练声音模型,可以根据下面的步骤进行操作。 首先,我们需要对训练声音素材进行提纯处理,去除掉背景音和杂音。这里推荐使用UVR工具进行声音提纯。 1、首先对要对训练声音素材声音提纯处理去除掉背景音和杂音 这里推荐UVR 2、对声音素材进行切片 对音频进行切片 3、对分段...
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集,即原神各角色已经标注好的语音数据,这部分内容是公开的,但是不能商用,可以在这里下载: https://pan.ai-hobbyist.org/Genshin%20Datasets/%E4%B8%AD%E6%96%87%20-%20Chinese/%E5%88%86%E8%A7%92...
1. 依照 https://huggingface.co/cl-tohoku/bert-base-japanese-v3/tree/main补充 \Bert-VITS2\bert\bert-base-japanese-v3 路径下所有缺失的文件 2. 依照https://huggingface.co/cl-tohoku/bert-large-japanese-v2/tree/main 补充 \Bert-VITS2\bert\bert-large-japanese-v2 路径下所有缺失文件 3. 依照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,...
本次我们利用Bert-vits2的最终版Bert-vits2-v2.3和JupyterNoteBook的脚本来复刻生化危机6的人气角色艾达王(ada wong)。 本地调试JupyterNoteBook 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...
Kaggle/Colab Notebook首先clone了git项目仓库,然后安装相关的Python依赖,接着运行了目录下的initialize.py,主要是下载各种需要的模型文件(预训练BERT、WavLM模型、BERT-VITS模型)。 然后需要指定相关的路径(其实真正需要指定的就是input_root,对应上传数据集的路径,其他路径如dataset_root和model_name都是输出文件的目录...
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。
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,并获得最佳的模型性能。相关...
对于笔者这样的穷哥们来讲,GoogleColab就是黑暗中的一道光,就算有训练时长限制,也能凑合用了,要啥自行车?要饭咱也就别嫌饭馊了,本次我们基于GoogleColab在云端训练和推理Bert-vits2-v2.2项目,复刻那黑破坏神角色莉莉丝(lilith)。 配置云端设备 首先进入GoogleColab实验室官网: ...
bert-vits2采用了大规模的数据集进行预训练,使其具有更强的泛化能力。 3. bert-vits2的训练方法 为了训练bert-vits2,需要大规模的中英文数据集作为训练样本。在训练过程中,通过对数据集进行深度学习训练,不断调整模型参数,使得模型能够更好地适应中英文任务。还需要对训练集进行精细的标注和处理,以保证模型的训练...