Bert

Bert-vits2新版本V2.1英文模型本地训练以及中英文混合推理(mix)

    中英文混合输出是文本转语音(TTS)项目中很常见的需求场景,尤其在技术文章或者技术视频领域里,其中文文本中一定会夹杂着海量的英文单词,我们当然不希望AI口播只会念中文,Bert-vits2老版本(2.0以下版本)并不支持英文训练和推理,但更新了底模之后,V2.0以上版本支持了中英文混合推理(mix)模式。    还是以霉霉为例子:https://www.bilibili.com/video/BV1bB4y1R7Nu/    截取......

Bert-vits2新版本V2.1英文模型本地训练以及中英文混合推理(mix)

义无反顾马督工,Bert-vits2V210复刻马督工实践(Python3.10)

    Bert-vits2更新了版本V210,修正了日/英的bert对齐问题,效果进一步优化;对底模使用的数据进行优化和加量,减少finetune失败以及电音的可能性;日语bert更换了模型,完善了多语言推理。    更多情报请参考Bert-vits2官网:https://github.com/fishaudio/Bert-VITS2/releases/tag/2.1    最近的事情大家也都晓得了,马督工义无反顾带头冲锋,身体力行地......

义无反顾马督工,Bert-vits2V210复刻马督工实践(Python3.10)

本地训练,立等可取,30秒音频素材复刻霉霉讲中文音色基于Bert-VITS2V2.0.2

    之前我们使用Bert-VITS2V2.0.2版本对现有的原神数据集进行了本地训练,但如果克隆对象脱离了原神角色,我们就需要自己构建数据集了,事实上,深度学习模型的性能和泛化能力都依托于所使用的数据集的质量和多样性,本次我们在本地利用Bert-VITS2V2.0.2对霉霉讲中文的音色进行克隆实践。    霉霉讲中文的原始音视频地址:https://www.bilibili.com/video/BV1bB4y1R7Nu/   &nb......

本地训练,立等可取,30秒音频素材复刻霉霉讲中文音色基于Bert-VITS2V2.0.2

本地训练,开箱可用,Bert-VITS2 V2.0.2版本本地基于现有数据集训练(原神刻晴)

    按照固有思维方式,深度学习的训练环节应该在云端,毕竟本地硬件条件有限。但事实上,在语音识别和自然语言处理层面,即使相对较少的数据量也可以训练出高性能的模型,对于预算有限的同学们来说,也没必要花冤枉钱上“云端”了,本次我们来演示如何在本地训练Bert-VITS2 V2.0.2模型。    Bert-VITS2 V2.0.2基于现有数据集    目前Bert-VITS2 V2.0.2大体上有两种训练方式,第一种是基于现有数据集,即原......

本地训练,开箱可用,Bert-VITS2 V2.0.2版本本地基于现有数据集训练(原神刻晴)

又欲又撩人,基于新版Bert-vits2V2.0.2音色模型雷电将军八重神子一键推理整合包分享

    Bert-vits2项目近期炸裂更新,放出了v2.0.2版本的代码,修正了存在于2.0先前版本的重大bug,并且重炼了底模,本次更新是即1.1.1版本后最重大的更新,支持了三语言训练及混合合成,并且做到向下兼容,可以推理老版本的模型,本次我们基于新版V2.0.2来本地推理原神小姐姐们的音色模型。    具体的更新日志请参见官网:https://github.com/fishaudio/Bert-VITS2/releases   ......

又欲又撩人,基于新版Bert-vits2V2.0.2音色模型雷电将军八重神子一键推理整合包分享

栩栩如生,音色克隆,Bert-vits2文字转语音打造鬼畜视频实践(Python3.10)

    诸公可知目前最牛逼的TTS免费开源项目是哪一个?没错,是Bert-vits2,没有之一。它是在本来已经极其强大的Vits项目中融入了Bert大模型,基本上解决了VITS的语气韵律问题,在效果非常出色的情况下训练的成本开销普通人也完全可以接受。    BERT的核心思想是通过在大规模文本语料上进行无监督预训练,学习到通用的语言表示,然后将这些表示用于下游任务的微调。相比传统的基于词嵌入的模型,BERT引入了双向上下文信息的建模,使得模型能够更好地理解......

栩栩如生,音色克隆,Bert-vits2文字转语音打造鬼畜视频实践(Python3.10)