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...
VITS训练需要一些时间,请耐心等待。 训练完成后,微调模型就已经准备好了。 推理:点击 "1C-推理" 页签,进入推理界面。 首先我们点击 "刷新模型路径按钮",将刚刚训练的子模型拉取进来。 然后点击 "是否开启TTS推理WebUI" 按钮,即可开启推理。 稍作等待,会弹出推理WebUI界面。
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。
这个视频不仅有演示,还有原理介绍,阿里云做语音识别,VITS生成语音,BERT识别情绪,根据情绪生成形象的动作。让ChatGPT能按照派蒙的语气说话的Prompt是借助few-shot的技巧,给出了派蒙常用的语句作为示例,这样GPT在回复时就会模拟派蒙说话的语气和用词。语音输出借助的是VITS(github.com/jaywalnut310/vits)训练的,用了一万...
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...
SoVITS(SoftVC VITS)是 2023 年 7 月发布的模型,它用 SoftVC 的内容编码器取代 VITS 中的文本编码器,实现类似于 RVC 的 Speech2Speech 合成,而不是 Text2Speech。 GPT-SoVITS 基于这些连续的改进,将 VITS 的高质量语音合成与 SoVITS 的零样本语音自适应功能相结合。
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...