VITS声学模型的云端训练和本地推理_vits模型

前言：云端训练白嫖谷歌的显卡，本地推理需要有一张3GB显存及以上的N卡

一、云端训练篇（以100条10秒内的短语音为例）素材自备

1、进入笔记本（需要科学上网），登录自己的账号

这个地址可以白嫖谷歌，每天有免费的时常，足够（每天）训练一个模型。

笔记本地址：VITS-fast-finetuning.ipynb - Colaboratory (google.com)VITS-fast-finetuning.ipynb - Colaboratory (google.com)VITS-fast-finetuning.ipynb - Colaboratory (google.com)笔记本地址：

1.（可不做）运行代码块，查看云端显卡型号（免费的一般是Tesla T4 ）

 

2.继续点击 STEP 1 下的按钮执行代码块，安装运行环境

此过程大概需要等待几分钟

3、选择并生成声学模型

CJ是中日双语，CJE是中日英三语，根据自己的需要选择

 

4、把训练素材上传到谷歌云盘

我们用谷歌云盘导入素材，因为这种方法导入很快，如果用本地导入，上传速度慢

用一个文件夹装着你的语音素材（语音素材质量比数量重要），然后压缩这个文件夹，上传到谷歌云盘上

在云盘上点击新建，选择上传文件，上传训练素材

上传完成后，可以看到你上传的压缩包

5、登录谷歌云盘

 回到笔记本页面，运行代码块，登录谷歌云盘

登录成功后，可以在左侧看到文件夹目录，根据以下路径可以看到刚刚上传的压缩包 

 

6 、导入素材压缩包

在如图所示位置填写压缩包路径和压缩包名称，然后点击按钮运行代码块，开始上传

 

7、来到 STEP 3 ，自动处理数据

直接运行代码块，时间可以比较长，用于识别语音

 

8、选择是否辅助训练数据

中日双语模型可勾选，质量更佳；具体可以看绿字说明

 

9、开始训练（俗称炼丹）

复制一个用于装载训练模型的文件夹的路径，没有就创建一个 

 填入到代码块的这个地方，用于防止出现意外，训练中止又无法保存模型，填入后会边训练边保存节点模型，不用担心文件太多导致谷歌云盘容量不足，达到一定的阈值会自动帮你删除前面保存的模型

设置训练步数，100条短语音一般设置200~300步，不是越多越好，多了会造成过拟化，起到反作用。注意CONTINUE要保持勾选。然后运行代码块

 等待训练完成，一般时间较长，可以在谷歌云盘下载训练节点中的模型测试 

10、下载模型 

可选下载到本地、保存到谷歌云盘，如果在训练开始前在代码块里填入了装载模型的文件夹路径，这部可以不做，直接在谷歌云盘下载。

我们至少需要下载两个文件，一个 config.json 配置文件，一个或多个以 .pth 结尾的模型文件

 至此，模型训练篇完结

二、本地推理篇 

1.下载vits项目到本地

GitHub - Plachtaa/VITS-fast-fine-tuning: This repo is a pipeline of VITS finetuning for fast speaker adaptation TTS, and many-to-many voice conversion

2.把模型和配置文件放入到vits项目根目录中，配置文件名改成 finetune_speaker.json 

 

 3、运行项目，转换文字

运行项目，等待一会，它会自己打开浏览器。选择说话人，选择语言，点击右边的Generatel按钮开始转换

 

4.转换语音文件

点击右边选项卡，可以录音，可以上传语音文件；选择说话人，点击转换即可

 欢迎学习和交流！！！在这里提醒大家，声音也属于肖像权，具有法律效应，请勿商用，更不要用来做一些违法的事情！！！