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内容提要
Bert-vits2项目更新了中文特化分支,引入了大模型,解决了发音问题,提升了情感表达。作者使用了Erlangshen-MegatronBert-1.3B大模型。
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关键要点
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Bert-vits2项目更新了中文特化分支,针对中文音色进行了优化。
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引入了Erlangshen-MegatronBert-1.3B大模型,解决了发音问题,提升了情感表达。
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新版本可以更好地替代之前的V1.0.1纯中文版本。
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用户需要克隆项目并下载新的纯中文底模和大模型的预训练模型。
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Erlangshen-MegatronBert是一个具有39亿参数的中文BERT模型,适用于多种自然语言理解任务。
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clap模型回归,负责情感风格的引导。
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用户需对音频素材进行预处理,包括切分和转写。
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训练和推理过程需要较高的显存,官方建议至少8G显存。
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提供了整合包的下载链接。
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