批量生成,本地推理,人工智能声音克隆框架PaddleSpeech本地批量克隆实践(Python3.10)
原文中文,约6500字,阅读约需16分钟。发表于: 。云端炼丹固然是极好的,但不能否认的是,成本要比本地高得多,同时考虑到深度学习的训练相对于推理来说成本也更高,这主要是因为它需要大量的数据、计算资源和时间等资源,并且对超参数的调整也要求较高,更适合在云端进行。在推理阶段,模型的权重和参数不再调整。相反,模型根据输入数据的特征进行计算,并输出预测结果。推理阶段通常需要较少的计算资源和时间,所以训练我们可以放在云端,而批量推理环节完全可以挪到本地...
本文介绍了如何在本地配置PaddleSpeech进行语音合成的本地推理,包括下载音色模型和声码器,编写推理脚本等。同时,提供了两个声码器对象的选择,以及一个音频内容的字典用于生成音频文件。最后,给出了一个基于声学模型FastSpeech2的鬼畜视频一键生成项目的链接。