6. 依照https://huggingface.co/microsoft/deberta-v3-large/tree/main 补充 \Bert-VITS2\bert\deberta-v3-large 路径下所有缺失文件 7. 依照https://huggingface.co/audeering/wav2vec2-large-robust-12-ft-emotion-msp-dim/tree/main 补充 \Bert-VITS2\emotional\wav2vec2-large-robust-12-ft-emotion-msp-...
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
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...
Bert-VITS2,是一种单阶段文本转语音模型,可以有效地合成更自然的语音。通过将对抗性学习引入持续时间预测器来提高训练和推理的效率和自然性。Transformer 块被添加到标准化流中,以捕获转换分布时的长期依赖性。通过将高斯噪声合并到对齐搜索中,提高了合成质量。对音素转换的依赖显着减少,这对实现完全端到端的单阶段语...
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,...
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-...
数据集介绍 Bert-VITS2中日底模_0.0.1.zip是作者后发的底模,bert模型.zip解压后会看到bert后一串乱码,点进去后才是bert文件夹,直接替换源码中的bert文件夹就行了 文件列表 DUR_0.pth D_0.pth G_0.pth Bert-VITS2中日底模_0.0.1.zip bert模型.zip DUR_0.pth (6.36M) 下载关于...
【AI 剑魔 ①】在线语音合成(Bert-Vits2),将输入文字转化成暗裔剑魔·亚托克斯音色的音频输出。 作者:Xz 乔希 https://gitee.com/link?target=https://space.bilibili.com/5859321 声音归属:Riot Games《英雄联盟》暗裔剑魔·亚托克斯 Bert-VITS2 项目:https://github.com/Stardust-minus/Bert-VITS2 【AI 剑魔...
在进行BERT-VitS2模型的训练之前,需要准备相应的数据集。由于BERT和Vit分别是针对自然语言处理和图像处理任务的模型,因此需要一个同时包含文本和图像信息的数据集。研究人员通常会选择图文匹配或者跨模态检索任务的数据集,在这个数据集上进行训练。 2. 模型构建 BERT-VitS2模型是将BERT和Vit两个模型进行融合得到的新模...