This repository is based on Bert-VITS2 v2.1 and Japanese-Extra, so many thanks to the original author! 概要 入力されたテキストの内容をもとに感情豊かな音声を生成するBert-VITS2のv2.1とJapanese-Extraを元に、感情や発話スタイルを強弱込みで自由に制御できるようにしたものです。 GitやPytho...
Style-Bert-VITS2: Bert-VITS2 with more controllable voice styles. - personabb/Style-Bert-VITS2-VC
BERT-VITS项目是在原VITS项目的代码上修改的,数据预处理、训练、推理等代码都没有太大改动。一个主要的改动是引入了预训练的BERT模型,具体来说就是加了一个线性层,将文本的BERT Embedding加到VITS的Text Encoder上,实际上BERT模型是不训练的。专栏后面会有更详细的解读。 Style-BERT-VITS是一个日本人在BERT-VITS...
style-Bert-VITS2使用分享;多声线AI柯南配音尝试;个人感觉效果还是可以的,尤其是超萌的声线和思考时的声线,非常像了;数据集为:《名侦探柯南 追忆的幻想.wbfs》、《名侦探柯南大英帝国的遗产》音频提取; wii平台的游戏真难找,解包也是真难解包啊(来自up的吐槽) 展开更多...
相比之下,styleTTS2模型通过使用SLM特征进行对抗训练而无需潜在空间映射,从而直接学习针对语音合成优化的潜在空间,就像其他端到端(E2E)TTS模型一样。这种创新的方法标志着一个新的方向,文语转换与SLM。 Human-Level Text-to-Speech. 使用BERT预训练PL-BERT和E2E训练jets等技术,具有可区分的持续时间建模。VITS证明...
PromptStyle基于VITS[4]的结构进行构建,并引入跨模态风格编码器实现风格迁移。跨模态风格编码器构建了一个声学特征和语义的共享空间,来在保持较高的发音稳定性和说话人相似度的同时,实现了基于文本描述引导的风格迁移。 2. 提出的方案 PromptStyle模型结构如图1所示,由风格编码器、提示编码器和基于VITS的语音合成系统...
This repository is based onBert-VITS2v2.1 and Japanese-Extra, so many thanks to the original author! 概要 入力されたテキストの内容をもとに感情豊かな音声を生成するBert-VITS2のv2.1とJapanese-Extraを元に、感情や発話スタイルを強弱込みで自由に制御できるようにしたものです。
Style-Bert-VITS2: Bert-VITS2 with more controllable voice styles. - YasunaCoffee/Style-Bert-VITS2
Bert-VITS2的衍生情感可控制项目Style-Bert-vits2,辅助语 四月最舒服 编辑于 2024年01月16日 11:24 第二步出这个问题就停止了 分享至 投诉或建议
近两年来,基于VITS的语言合成模型在B站上十分流行,各种模型和教程也层出不穷。然而,原始VITS模型所需的语音长度相对较长,且模型生成语音的语气有时不够稳定和自然。针对上述问题,Stardust-minus等人提出了BERT-VITS2模型,将预训练的BERT模型与VITS模型相结合,极大提升了生成语音的自然程度。在此基础上,litagin02引入...