GPT So-VITS 项目结构 ASR PUB 微信公众号 沙田里 4 人赞同了该文章 1. 项目结构 text->GPT->semantic->VITS->mel->VOCODER->wav 小写字母表示输入输出,大写字母表示模型。 2. GPT Hubert 链接, 12 层 encoder,使用最后一层 embedding 来获取 semantic token,总共 一个码本,1024 个点位。
首先要安装anaconda(安装教程略) git lfs install git clone https://huggingface.co/spaces/zomehwh/vits-uma-genshin-honkai 如果模型安装失败,可以到这里手动下载:https://huggingface.co/spaces/zomehwh/vits-uma-genshin-honkai/tree/main/model condacreate-nvitsactivatevitscd<项目文件夹>pipinstall-rrequireme...
先切换分栏到推理界面,然后点击刷新模型 在GPT模型列表和SoVITS模型列表选择之前训练的模型即可,一般选择训练轮数最大的,和步数最多的,e代表轮数,s代表步数 再勾选下面箭头指向处,会自动打开新的网页 可以在之前的音频切分找到需要使用的素材 拖拽进去 找到之前的打标文件,找到对应的文本复制 如下图按照顺序,在序号...
Zero-shot TTS:Input a 5-second vocal sample and experience instant text-to-speech conversion. Few-shot TTS:Fine-tune the model with just 1 minute of training data for improved voice similarity and realism. Cross-lingual Support:Inference in languages different from the training dataset, currently...
ar-vits SoundStorm vits TransferTTS contentvec hifi-gan fish-speech f5-TTS shortcut flow matching Pretrained Models Chinese Speech Pretrain Chinese-Roberta-WWM-Ext-Large BigVGAN Text Frontend for Inference paddlespeech zh_normalization split-lang g2pW pypinyin-g2pW paddlespeech g2pw WebUI Tool...
VITS是一种用于端到端文本到语音(TTS)的模型,结合了对抗学习和条件变分自动编码器,旨在生成高质量的语音效果。近年来,虽然已经提出了多种单阶段训练和并行采样的TTS模型,但它们的样本质量往往无法与传统的两阶段系统相媲美。为了解决这个问题,VITS采用了一种并行的端到端方法,能够生成更自然、更真实的声音。
在GPT模型列表和SoVITS模型列表选择之前训练的模型即可,一般选择训练轮数最大的,和步数最多的,e代表轮数,s代表步数 再勾选下面箭头指向处,会自动打开新的网页 可以在之前的音频切分找到需要使用的素材 拖拽进去 找到之前的打标文件,找到对应的文本复制
本文将详细介绍如何从零开始,利用GPT-SoVITs在云端AutoDL平台上进行声音克隆训练。 一、GPT-SoVITs简介 GPT-SoVITs由RVC变声器的创始人RVC-Boss与AI音色转换技术专家Rcell共同开发,旨在实现跨语言、高质量的音色克隆。该模型利用GPT的生成能力和SoVITs的声音转换技术,能够高效地将一段音频转换为另一种音色,同时保持...
3.开始训练,单击模型微调,开启SoVITS训练和GPT训练。训练后的模型将存储在NAS下的GPT_weights和SoVITS_weights文件夹内。 4.训练完之后,在语音克隆&&推流页签,刷新和选择自己训练的模型,再体验合成语音。 清理资源 您部署GPT-Sovits会使用函数计算FC产品,您创建模型管理器使用了文件存储NAS产品。如果您后续不再使用...
先切换分栏到推理界面,然后点击刷新模型 在GPT模型列表和SoVITS模型列表选择之前训练的模型即可,一般选择训练轮数最大的,和步数最多的,e代表轮数,s代表步数 再勾选下面箭头指向处,会自动打开新的网页 可以在之前的音频切分找到需要使用的素材 拖拽进去 找到之前的打标文件,找到对应的文本复制 如下图按照顺序,在序号...