tmp_s2.json {"train": {"log_interval": 100, "eval_interval": 500, "seed": 1234, "epochs": 2, "learning_rate": 0.0001, "betas": [0.8, 0.99], "eps": 1e-09, "batch_size": 6, "fp16_run": false, "lr_decay": 0.999875, "segment_size": 20480, "init_lr_ratio": 1, "wa...
VITS-fast-fine-tuning声音克隆从头开始安装难点解答不求人自己制作整合版手把手安装(下) 09:26 GPT-SoVITS声音克隆文本转语音数据集制作超强软件合体中文支持友好 05:06 GPT-SoVITS快速克隆你的声音从下载开始到制作数据集训练推理一个视频全部讲完 08:03 GPT-SoVITS最新版8月12日版来啦手把手教你声音克隆整...
1.点击 go-webui.bat 启动程序后,会有网页弹出 2.点击是否开启UVR5-WebUI,稍等查看cmd输出,没有报错,便会自动打开UVR5-WebUI网页 如果cmd窗口没有报错,但是浏览器没有弹出跳转,自己手动输入http://localhost:9873/ 到浏览器跳转 3.将自己准备好的音频文件的路径输入到路径输入框,或者直接拖拽到选择框 选择HP...
训练完成之后,点击刷新模型路径,选择自己训练的模型,也就是你刚刚输入的模型名一个GPT模型列表和SoVITS模型列表,都需要一致才可行。 点击开启TTS推理WEBUI后在控制台会输出一个新的URL地址,复制打开即可。 用法和V1一样,不过多了几个选项就是语速和音色稳定功能,防止上次音频和本次生成的音频音色不一致的问题。这...
VITS2:基于变分推理的文本到语音模型。 Bert-VITS2:结合BERT模型的变分推理文本到语音模型。 GPT VITS:结合GPT模型的文本到语音模型。 MQTTS:基于量化技术的文本到语音模型。 GPT Fast:快速生成语音的GPT模型。 GPT-SoVITS:结合GPT和SoVITS技术的文本到语音模型。
基于字幕文件同步接入TTS,支持GPT-Sovits ChatTTS BertVits2 本项目基于https://github.com/YYuX-1145/Srt-AI-Voice-Assistant修改 Quick Install with Conda conda create -n venv python=3.11 conda activate venv Pip Packages pip install -r requirements.txt ...
本软件为B站UP主@花儿不哭耗时两个月自主研发的开源低成本AI音色克隆软件(GitHubStar7.9k),他也是知名声音克隆软件Bert-vits2和RVC变声器的创始人,按照他视频里的说法,本软件一分钟就能复刻声音(并且效果比今年1月爆火的人工智能语音公司ElevenLabs的技术好很多),还有5秒极限复刻模式,用于特殊情况。我花了三天时间实...
VITS2是一个端到端语音合成模型,于 2023 年 7 月发布,VITS 的开发者之一 Jungil Kong 是第二作者。它用 Transformer Flow 取代了 VITS 中的 Flow 模型。传统的端到端语音合成模型面临着不自然、计算效率和对音素转换的依赖等问题。VITS2 提出了比 VITS 更好的架构和训练机制,减少了对音素转换的强烈依赖。
sys.path.append("/data/docker/liujing04/gpt-vits/mq-vits-s1bert_no_bert-kv_cache-new_text-emo2v2") import re import cn2an from pyjyutping import jyutping from text.symbols import punctuation normalizer = lambda x: cn2an.transform(x, "an2cn") INITIALS = [ "aa", "aai", "aak", ...
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。