在“GPT-Sovits(使用)”标签页中可以看到工作进度 看到提示“SoVITS训练完成”后,点击开启“GPT训练” 等待直到显示“GPT训练完成” 回到控制台,检查autodl-tmp/workdir/GPT-SoVITS/SoVITS_weights_v2和autodl-tmp/workdir/GPT-SoVITS/GPT_weights_v2文件夹中是否有训练完成的模型 12、确认模型存在后,回到GPT-Sov...
你只要将前者丢进GPT_weights文件夹,后者丢进SoVITS_weights文件夹就可以了。 如果你自己训练模型,模型文件默认也是保存在这两个文件夹下的。 这是GPT 模型文件 这是SoVITS 模型文件 确保模型丢对位置之后,就可以打开整合包的 webui ,跳过前面的训练环节,直接来到推理部分,就可以选择到模型啦! 如果你是先打开的 ...
Sovits的训练我们需要找一些想训练的声线所对应的干声素材,不可混杂多种声线,时长最好在2个小时以上,最低不要少于30分钟,否则无法保证训练出来的模型的质量,可以是说话、读书或唱歌的声音(有的人说加入一些哭闹、大笑等各种各样的声音有奇效,我没尝试过,大家可以试试看),如果想让你的模型唱歌的话,唱歌的素材...
在下方的GPT训练中总训练轮数可以拉高,但是训练时间会同比增长。sovits训练有一个文本模块学习率权重,如果你的打标文件没有任何问题。你可以适当的提高这个权重值。如果你的打标比较混乱,请使用默认参数。 在这里特别要说明的是GPT训练有一个dpo训练选项这个选项可以一定程度,提高模型的训练质量,同样的,如果你的打标文...
3.构建模型:根据Sovits特征检索模型的结构,构建相应的模型,并选择合适的参数进行训练。 4.模型训练:利用训练数据对模型进行训练,通过多次迭代和优化,使模型逐渐适应数据集。 5.模型评估:使用测试数据对训练好的模型进行评估。计算模型的准确率、召回率等指标,以评估模型的性能。 6.模型优化:根据评估结果对模型进行优...
接下来是数据打标和训练阶段。数据打标是将切割后的音频与对应的文本进行标注,以便模型能够学习到音频与文本之间的对应关系。这可以通过GPT-SoVITs的WebUI工具来完成,该工具集成了自动语音识别(ASR)和文本标注功能。 完成数据打标后,就可以开始训练模型了。在云端AutoDL平台上部署GPT-SoVITs模型,可以充分利用云端的计算...
sovits 训练步数突破-概述说明以及解释 1.引言 1.1 概述 概述 运动是保持身体健康和提高生活质量的重要方式之一。然而,对于训练者来说,突破训练步数的限制一直是一个挑战。本文旨在探讨训练步数突破的重要性,以及现有训练步数限制的原因,并提供一些方法来突破这些限制。 在现代社会中,随着技术的发展和生活方式的改变,...
首先,Sovits训练强调的是实践和应用。与传统的课堂式教学方法不同,Sovits训练更注重实际操作和问题解决。训练过程中,我们面对的是模拟的真实场景和实际问题,这让我深刻体会到了实践的重要性和应用的价值。这种训练方法不仅让我学到了解决问题的技巧和方法,更重要的是让我了解了如何在实际工作中运用这些技巧和方法。
4.推理出哑音有两个方面,一是你用于推理的音频的音域超过了你用于训练的素材所包含的普遍音域,二是你的模型缺乏缺乏训练,高音部分还未拟合。选择hatvest/crepe/rmvp(弱→强)等预测器可以不同程度的缓解哑音,但歌声会一定程度的跑调 来自Android客户端2楼2023-07-24 08:05 收起回复 ...
sovits训练是一个非常有挑战性的训练,它旨在提高个人的技能和能力。在这个训练中,我学到了很多关于自我管理、沟通和团队合作的重要知识和技巧。 首先,在sovits训练中,我学到了重要的自我管理技巧。训练的过程中,我们需要根据任务的要求,制定明确的目标并制定有效的计划来完成任务。这个训练强调时间管理和优先级设定,...