https://colab.research.google.com/github/smartruiandqq/VoiceCloneTutorials/blob/main/Bert-VITS2.ipynb 我们拉取指定的分支 「Extra-Fix」代码, 这个是中文特化版,只可训练中文。 git clone https://github.com/fishaudio/Bert-VITS2.git --branch Extra-Fix 下载「bert」 模型,放到 「bert」目录 , Wavl...
模型预训练目录 F:\AIVIDEO\fastvits\FastVitsV20\bert_save_models_bert\lao1 输出目录 F:\AIVIDEO\fastvits\FastVitsV20\文字转音频输出bert
Bert vits2语音合成项目已经停止维护,因此这最后一版本代码有必要分享一个部署经验。 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 =...
cd Bert-VITS2 pip3 install -r requirements.txt 接着下载bert模型放入到项目的bert目录。 bert模型下载地址: 中:https://huggingface.co/hfl/chinese-roberta-wwm-ext-large 日:https://huggingface.co/cl-tohoku/bert-base-japanese-v3/tree/main 语音标注 接着我们需要对已经切好分片的语音进行标注,这里...
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,...
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%E8%89%B2%20-%20Single/%E8%A7...
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...
在推理阶段,bert-vits2模型需要调整一些参数以获得最佳性能。以下是一些关键的推理参数及其说明: 1. 学习率(Learning Rate):学习率是用于优化模型权重的参数。在推理阶段,您需要选择一个适当的学习率。较低的学习率可能导致训练时间增加,而较高的学习率可能导致模型收敛到不好的局部最小值。 2. 批量大小(Batch ...
Bert-VITS2必要的模型和底模 leshui CC0 语音合成 1 16 2024-05-26 详情 相关项目 评论(0) 创建项目 文件列表 slm.zip models.zip emotional.zip bert.zip slm.zip (213.42M) 下载 File Name Size Update Time slm/.DS_Store -1 2024-05-25 22:45:53 __MACOSX/slm/._.DS_Store -1 2024-05-...
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...