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。

高质量数据集应包含音色多样性、音频质量、多样的语音内容、语音平衡、覆盖不同音高、语音环境、长度和多样性。

下载并提取马督工的声音素材，使用you-get工具。

克隆Bert-vits2 V210项目并准备训练数据。

更换底模并下载所需模型，进行数据处理和训练。

模型训练后，修改配置文件以进行推理。

建议使用官方的Gradio版本进行推理，而非FastApi版本。

本项目用于Bert-vits2的研究和测试，复刻马督工的精神是每个人都可以做到的。