目录获取数据集开始训练开始推理（翻唱）获取数据集工具整合包来源【AI翻唱/SoVITS4.0】手把手教你老婆唱歌给你听~无需配置环境的本地训练/推理教程[懒人整合包]_哔哩哔哩_bilibilihttps://www.bilibili.com/video/BV1H24y187Ko/?spm_id_from=333.1007.top_right_bar_window_custom_collection.content.click&vd_source=bd7513aedfc5a6d9d2da276ca29e3cb5音频来源QQ音乐-HQ高品质下载zutomayo的歌曲列表DearMr[F]去和声、
目录一.引言二.前期准备1.Conda环境搭建2.Bert模型下载3.预训练模型下载 三.数据准备1.音频文件批量处理2.训练文件地址生成3.模型训练配置生成4.训练文件重采样5.Tensorpt文件生成四.模型训练1.预训练模型2.模型训练3.模型收菜五.总结一.引言前面我们通过视频OCR技术识别老剧台词、通过Wave2Lip技术实现人声同步、通过GFP_GAN实现图像人脸增强，还通过 Real-ESRGAN实现了图像质量增强，相当于实现了图片、视频的全方位处理，本文基于语音进行自定义处理，通过Bert-VITS2训练自定义语音，模仿指定角色发声。二.前期准备1.Conda环境搭建git地址
目录说明微软VITS合成效果展示说明自己尝试了VITS和微软这两个语音合成功能。甚至使用了微软的效果来训练VITS，出乎意料，效果居然不错，没有大佐的口音。微软微软中最好听的，感情最顺滑的，应该是“云希”莫属。不得不说，微软的速度非常之快，而且每次能合成约二万五千字，将其它软件甩在身后。VITS不得不说，其大佐口音很严重，哪怕是网传的原神模型，也是满满的大佐味道。但发现一个特别的事情，我用微软生成的云希语音，在VITS中训练了一个新角色，居然消除了大佐口音，不得不说，训练样本非常重要。合成效果展示链接：仙王的日常生活第1-2209章提取码：ex05
目录一.引言二.服务搭建1.服务配置2.服务代码3.服务踩坑三.服务使用1.服务启动2.服务调用3.服务结果四.总结一.引言上一篇文章我们介绍了如果使用conda搭建Bert-VITS2最新版本的环境并训练自定义语音，通过1000个epoch的训练，我们得到了自定义语音模型，本文基于上文得到的生成器模型介绍如何部署语音推理服务，获取自定义角色音频。Tips: 训练流程: Bert-VITS2自定义训练语音二.服务搭建1.服务配置查看项目根目录下的配置文件修改对应配置:vimconfig.yml这里主要修改如下几点:-port修改服务监听的端口，主要不要与其他服务的端口重复-models自定
HuggingFace是一个机器学习（ML）和数据科学平台和社区，帮助用户构建、部署和训练机器学习模型。它提供基础设施，用于在实时应用中演示、运行和部署人工智能（AI）。用户还可以浏览其他用户上传的模型和数据集。HuggingFace通常被称为机器学习界的GitHub，因为它让开发人员公开分享和测试他们所训练的模型。本次分享如何快速部署本地训练的Bert-VITS2语音模型到HuggingFace。本地配置HuggingFace首先注册HuggingFace平台：https://huggingface.co/join随后在用户的设置界面新建token，也就是令牌：这里令牌有两种权限类型，一种是
HuggingFace是一个机器学习（ML）和数据科学平台和社区，帮助用户构建、部署和训练机器学习模型。它提供基础设施，用于在实时应用中演示、运行和部署人工智能（AI）。用户还可以浏览其他用户上传的模型和数据集。HuggingFace通常被称为机器学习界的GitHub，因为它让开发人员公开分享和测试他们所训练的模型。本次分享如何快速部署本地训练的Bert-VITS2语音模型到HuggingFace。本地配置HuggingFace首先注册HuggingFace平台：https://huggingface.co/join随后在用户的设置界面新建token，也就是令牌：这里令牌有两种权限类型，一种是
Bert-vits2项目又更新了，更新了一个新的分支：中文特化，所谓中文特化，即针对中文音色的特殊优化版本，纯中文底模效果百尺竿头更进一步，同时首次引入了大模型，使用国产IDEA-CCNL/Erlangshen-MegatronBert-1.3B大模型作为Bert特征提取，基本上完全解决了发音的badcase，同时在情感表达方面有大幅提升，可以作为先前V1.0.1纯中文版本更好的替代。更多情报请参见Bert-vits2项目官网：https://github.com/fishaudio/Bert-VITS2/releases/tag/Extra本次我们基于Bert-vits2中文特化版本通过40
Bert-vits2项目又更新了，更新了一个新的分支：中文特化，所谓中文特化，即针对中文音色的特殊优化版本，纯中文底模效果百尺竿头更进一步，同时首次引入了大模型，使用国产IDEA-CCNL/Erlangshen-MegatronBert-1.3B大模型作为Bert特征提取，基本上完全解决了发音的badcase，同时在情感表达方面有大幅提升，可以作为先前V1.0.1纯中文版本更好的替代。更多情报请参见Bert-vits2项目官网：https://github.com/fishaudio/Bert-VITS2/releases/tag/Extra本次我们基于Bert-vits2中文特化版本通过40
对于深度学习初学者来说，JupyterNoteBook的脚本运行形式显然更加友好，依托Python语言的跨平台特性，JupyterNoteBook既可以在本地线下环境运行，也可以在线上服务器上运行。GoogleColab作为免费GPU算力平台的执牛耳者，更是让JupyterNoteBook的脚本运行形式如虎添翼。本次我们利用Bert-vits2的最终版Bert-vits2-v2.3和JupyterNoteBook的脚本来复刻生化危机6的人气角色艾达王(adawong)。本地调试JupyterNoteBook众所周知，GoogleColab虽然可以免费提供GPU让用户用于模型训练和推理，但是每一
近日，Bert-vits2发布了最新的版本2.3-final，意为最终版，修复了一些已知的bug，添加基于WavLM的Discriminator（来源于StyleTTS2），令人意外的是，因情感控制效果不佳，去除了CLAP情感模型，换成了相对简单的BERT融合语义方式。事实上，经过2.2版本的测试，CLAP情感模型的效果还是不错的，关于2.2版本，请移步：Bert-vits2-v2.2新版本本地训练推理整合包(原神八重神子英文模型miko)更多情报请关注Bert-vits2官网：https://github.com/fishaudio/Bert-VITS2/releases/tag/v2.3本
