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)
原文中文,约6900字,阅读约需17分钟。发表于: 。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-VITS2V2.0.2模型。Bert-VITS2V2.0.2基于现有数据集目前Bert-VITS2V2.0.2大体上有两种训练方式,第一种是基于...
本文介绍了如何在本地训练Bert-VITS2 V2.0.2模型,包括模型配置、数据预处理和训练过程。该模型支持日语和英语,并提供混合推理模式。