GPT-SoVITS-V2,0902,并行推理提高速度,字幕同步,接口使用,TTS,声音克隆,文字转语音,花佬开源,ChasonJiang贡献PR 官方项目地址:https://github.com/RVC-Boss/GPT-SoVITS 官方整合包地址:https://huggingface.co/lj1995/GPT-SoVITS-windows-package/tree/main 修改版整合包:https://pan.quark.cn/s/d1e8ab1...
GPT-SoVITS-V2教程,1109,日语模型微调训练,Fine-tuning相关问题,鬼方佳世子,AI文字转语音,TTS,花佬开源 GPT-SoVITS-V2新版一键包:https://pan.quark.cn/s/234d3e437526 GPT-SoVITS-V2新版一键包:https://pan.baidu.com/s/1VoTQTpx28TZKhiRjiGchJw?pwd=v3uc 提取码:v3uc 官方项目地址:https://github....
打开WebUI后,首先输入原音频的文件夹路径。接下来,可以调整以下建议参数: min_length:根据显存大小调整,显存越小,值调得越小。 min_interval:根据音频的平均间隔进行调整。如果音频过于密集,可以适当降低该值。 max_sil_kept:此参数会影响句子的连贯性,不同音频需不同调整。如果不确定,建议保持默认值。 点击“开启...
gr.Markdown("gpt采样参数(无参考文本时不要太低):") top_k = gr.Slider(minimum=1,maximum=100,step=1,label=i18n("top_k"),value=5,interactive=True) top_p = gr.Slider(minimum=0,maximum=1,step=0.05,label=i18n("top_p"),value=1,interactive=True) temperature = gr....
通过大规模的数据集训练,神经网络能够不断优化自身的参数设置,实现对目标语音的高度仿真。 数据处理 在实际操作中,SoVITS首先会对原始音频信号进行预处理,包括采样率标准化、噪声消除及幅度归一化等步骤,确保所有输入数据符合模型要求。随后,系统会将连续的语音流分割成若干个短时片段,便于逐帧分析和处理,从而更精准地...
## 执行参数: `-s` - `SoVITS模型路径, 可在 config.py 中指定` `-g` - `GPT模型路径, 可在 config.py 中指定` 调用请求缺少参考音频时使用 `-dr` - `默认参考音频路径` `-dt` - `默认参考音频文本` `-dl` - `默认参考音频语种, "中文","英文","日文","zh","en","ja"` ...
gr.Markdown("gpt采样参数(无参考文本时不要太低):") gr.Markdown(value=i18n("gpt采样参数(无参考文本时不要太低):")) top_k = gr.Slider(minimum=1,maximum=100,step=1,label=i18n("top_k"),value=5,interactive=True) top_p = gr.Slider(minimum=0,maximum=1,step=0.05,label=i18n("top_p"...
MiniCPM是由ModelBest Inc.和TsinghuaNLP共同开发的端侧语言大模型,主体模型仅有24亿(2.4B)的非词嵌入参数量。经过SFT和DPO后,MiniCPM在公开评测集上表现出色,超越了其他开源大模型。基于MiniCPM-2B构建的多模态大模型MiniCPM-V性能最佳,在手机上的部署也得到了验证。此外,MiniCPM还具有低开发成本和高效微调的优势...
gr.Markdown(value=i18n("gpt采样参数(无参考文本时不要太低):")) batch_size=gr.Slider(minimum=1,maximum=20,step=1,label=i18n("batch_size"),value=1,interactive=True) speed_factor=gr.Slider(minimum=0.25,maximum=4,step=0.05,label="speed_factor",value=1.0,interactive=True) ...
初始化GPT-SoVITS模型,并设置基本参数: model=gpt_sovits.GPTSoVITSModel()model.initialize(sample_rate=sample_rate)# 确保与音频文件的采样率一致 使用模型进行声音克隆: cloned_voice=model.clone_voice(audio_clip) 最后,保存生成的声音克隆结果: