苹果AppleMacOs最新Sonoma系统本地训练和推理GPT-SoVITS模型实践by Liu Yue/2024-02-21 标签: AppleMacOs gpt Sonoma SoVITS 实践 推理 最新 本地 模型 系统 苹果 训练 GPT-SoVITS是少有的可以在MacOs系统下训练和推理的TTS项目，虽然在效率上没有办法和N卡设备相提并论，但终归是开发者在MacOs系统构建基于M系列芯片AI生态的第一步。 环境搭建 首先要确保本地环境已经安装好版本大于6.1的FFMPEG软件：(base) ➜ ~ ffmpeg -versionffmpeg version 6.1.1 Copyright (c) 2000-2023 the FFmpeg ......了解更多
如何快速部署本地训练的 Bert-VITS2 语音模型到 Hugging Faceby Liu Yue/2024-01-15 标签: Bert Face Hugging vits2 如何 快速 本地 模型 训练 语音 部署 Hugging Face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。Hugging Face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 Hugging Face。 本......了解更多
Bert-vits2最终版Bert-vits2-2.3云端训练和推理(Colab免费GPU算力平台)by Liu Yue/2023-12-27 标签: 2.3 Bert Colab GPU vits2 云端 免费 平台 推理 最终版 算力 训练 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......了解更多
云端开炉,线上训练,Bert-vits2-v2.2云端线上训练和推理实践(基于GoogleColab)by Liu Yue/2023-12-19 标签: Bert GoogleColab v2.2 vits2 云端 基于 实践 开炉 推理 线上 训练 假如我们一定要说深度学习入门会有一定的门槛，那么设备成本是一个无法避开的话题。深度学习模型通常需要大量的计算资源来进行训练和推理。较大规模的深度学习模型和复杂的数据集需要更高的计算能力才能进行有效的训练。因此，训练深度学习模型可能需要使用高性能的计算设备，如图形处理器（GPU）或专用的深度学习处理器（如TPU），这让很多本地没有N卡的同学望而却步。 GoogleColab是由Google提供的一种基于云的免费Jupyter笔记本环境。它可以帮......了解更多
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)by Liu Yue/2023-12-18 标签: Bert miko v2.2 vits2 八重 原神 推理 整合 本地 模型 版本 神子 英文 训练 近日，Bert-vits2-v2.2如约更新，该新版本v2.2主要把Emotion 模型换用CLAP多模态模型，推理支持输入text prompt提示词和audio prompt提示语音来进行引导风格化合成，让推理音色更具情感特色，并且推出了新的预处理webuI，操作上更加亲民和接地气。 更多情报请参见Bert-vits2官网：https://github.com/fishaudio/Bert-VITS2/releases/tag/v2.2&......了解更多
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)by Liu Yue/2023-12-08 标签: Bert mix V2.1 vits2 中英文 以及 推理 本地 模型 混合 版本 英文 训练 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......了解更多
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-VITS2V2.0.2by Liu Yue/2023-11-27 标签: 30 Bert vits2V2.0 中文 基于 复刻 本地 立等可取 素材 训练 霉霉 音色 音频 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......了解更多
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)by Liu Yue/2023-11-22 标签: Bert V2.0 vits2 原神刻 可用 基于 开箱 数据 本地 版本 现有 训练 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......了解更多
民谣女神唱流行，基于AI人工智能so-vits库训练自己的音色模型(叶蓓/Python3.10)by Liu Yue/2023-05-12 标签: ai Python3.10 so vits 人工智能 叶蓓 基于 女神 模型 民谣 流行 自己 训练 音色 流行天后孙燕姿的音色固然是极好的，但是目前全网都是她的声音复刻，听多了难免会有些审美疲劳，在网络上检索了一圈，还没有发现民谣歌手的音色模型，人就是这样，得不到的永远在骚动，本次我们自己构建训练集，来打造自己的音色模型，让民谣女神来唱流行歌曲，要多带劲就有多带劲。 构建训练集 训练集是指用于训练神经网络模型的数据集合。这个数据集通常由大量的输入和对应的输出组成，神经网络模型通过学习输入和输出之间的关系来进行训练，并且在......了解更多
使用python3.7和opencv4.1来实现人脸识别和人脸特征比对以及模型训练by Liu Yue/2020-01-02 标签: 使用 实现 python3.7 以及 opencv4.1 人脸识别 人脸 模型 训练 特征 OpenCV4.1已经发布将近一年了，其人脸识别速度和性能有了一定的提高，这里我们使用opencv来做一个实时活体面部识别的demo 首先安装一些依赖的库pip install opencv-python pip install opencv-contrib-python pip install numpy pip install pillow ......了解更多
