GPT-Sovits修改网页版训练变成直接运行py

做项目拿到了GPT-sovits的网页版代码,项目要求改成接口后面开发人员拿到能直接调用于是修改

webui.py

if __name__ =="__main__":

    # 指定要删除的空文件夹路径
    folder_path = 'logs/1abc'

    # 删除空文件夹
    try:
        shutil.rmtree(folder_path)
        print(f"Successfully deleted the folder and its contents: {folder_path}")
    except OSError as e:
        print(f"Error: {e.strerror}")

    slice_generator = open_slice("/root/autodl-tmp/GPTSoVits/reference.wav","output/slicer_opt","-34","4000","300","10","500",0.9,0.25,4)
    for output in slice_generator:
        print(output)
    
    asr_generator = open_asr("/root/autodl-tmp/GPTSoVits/output/slicer_opt", "output/asr_opt", "达摩 ASR (中文)", "large", "zh")#请注意这一步一定要有显卡
    for output in asr_generator:
        print(output)
    
    open1abc_generator = open1abc("/root/autodl-tmp/GPTSoVits/output/asr_opt/slicer_opt.list","/root/autodl-tmp/GPTSoVits/output/slicer_opt","1abc","0-1","0-1","0-1","GPT_SoVITS/pretrained_models/chinese-roberta-wwm-ext-large","GPT_SoVITS/pretrained_models/chinese-hubert-base","GPT_SoVITS/pretrained_models/s2G488k.pth")
    for output in open1abc_generator:
        print(output)
    open1Ba_generator = open1Ba(6,8,"1abc",0.4,True,True,4,"0-1","GPT_SoVITS/pretrained_models/s2G488k.pth","GPT_SoVITS/pretrained_models/s2D488k.pth")
    for output in open1Ba_generator:
        print(output)
    open1Bb_generator = open1Bb(1,15,"1abc",True,True,True,5,"0-1","GPT_SoVITS/pretrained_models/s1bert25hz-2kh-longer-epoch=68e-step=50232.ckpt")
    for output in open1Bb_generator:
        print(output)

也就是直接调用生成函数,把with部分注释掉,这样可以直接不经过网页版运行py文件。这里要注意明白每一个传入参数的意义,特别是路径部分。

推理部分代码如下

if __name__ == "__main__":
    # input_text = "李白字太白,号青莲居士。是中国唐代最伟大的诗人之一,被誉为“诗仙”。"
    GPT_weights = "GPT_weights/1abc-e15.ckpt"
    Sovits_weights = "SoVITS_weights/1abc_e8_s152.pth"
    change = change_tts_inference(True,"GPT_SoVITS/pretrained_models/chinese-roberta-wwm-ext-large","GPT_SoVITS/pretrained_models/chinese-hubert-base","0",GPT_weights,Sovits_weights)
    for output in change:
        print(output)    
        

 这一步主要是传入两个训练好的权重

另外修改GPT_SoVITS/inference_webui.py

同样注释掉with并加入如下代码

synthesis_result = get_tts_wav(
    "/root/autodl-tmp/GPTSoVits/clipped_audio.wav",
    None,
    i18n("中文"),
    "李白字太白,号青莲居士。是中国唐代最伟大的诗人之一,被誉为“诗仙”。",
    i18n("中文")
)

# 提取最后一个音频数据和采样率
for last_sampling_rate, last_audio_data in synthesis_result:
    pass  # 迭代生成器,获取最后一个生成的结果

# 确保音频数据和采样率都存在
if last_sampling_rate is not None and last_audio_data is not None:
    output_path = "/root/autodl-tmp/GPTSoVits"  # 确保这个路径存在
    os.makedirs(output_path, exist_ok=True)
    output_wav_path = os.path.join(output_path, "output.wav")
    sf.write(output_wav_path, last_audio_data, last_sampling_rate)

    result = "Audio saved to " + output_wav_path
    print(result)
else:
    print("No audio data generated.")

<think>好的,用户现在想了解如何继续训练之前用GPT-SoVITS训练过的模型。我需要根据提供的引用内容和现有的知识来构建一个清晰的步骤指南。首先,我需要回顾一下用户提供的引用内容,看看是否有相关的步骤可以直接应用。 引用[1]提到了训练模型的基本流程,包括数据处理、模型提取、训练和推理。用户已经完成了初步训练,现在需要继续训练,所以可能需要用到之前生成的模型文件。引用[2]提到了购买服务器,可能涉及到环境配置的问题,不过用户可能已经具备环境了,所以这部分可能不需要详细展开。 接下来,我需要考虑继续训练的一般步骤。通常,继续训练需要加载已有的检查点(checkpoint),然后继续训练过程。在GPT-SoVITS中,可能需要在训练命令中指定预训练的模型路径,或者修改配置文件指向已有的模型文件。 根据常见的深度学习框架,继续训练通常涉及以下几个步骤: 1. 确保已有模型的检查点文件存在,并且路径正确。 2. 配置训练脚本或命令,使其加载这些检查点。 3. 调整训练参数,如学习率、批次大小等,以适应继续训练的需要。 4. 可能需要进行数据集的重新处理或检查,确保数据格式一致。 5. 启动训练,并监控训练过程以确保正确加载了预训练模型。 还需要注意用户可能遇到的常见问题,比如路径错误、版本不兼容、数据不一致等。需要提醒用户检查这些方面。此外,如果用户之前中断了训练,可能需要确认检查点是否保存正确,是否有中间文件需要处理。 现在结合引用中的信息,引用[1]提到将下载好的模型放入对应位置,这可能是指预训练模型的存放位置。继续训练时,可能需要将之前训练好的模型放在指定的目录下。然后,在数据处理步骤之后,进行模型数据的提取,可能指的是特征提取或配置文件生成。接着,在训练命令中加入加载已有模型的参数,比如指定--resume_from_checkpoint或修改config文件中的模型路径。 可能还需要用户调整训练轮次(epochs)或学习率,因为继续训练时可能不需要从头开始设置相同的参数。此外,用户可能需要确保训练数据和之前的数据格式一致,避免因数据预处理不一致导致模型出错。 最后,用户可能需要运行推理来测试继续训练后的模型效果,如引用[1]中提到的“训练完成!开始推理”。这部分可以作为最后一步,验证继续训练的结果是否有效。 总结一下,回答的结构应该是: 1. 确认已有模型的位置和状态。 2. 配置训练脚本以加载已有模型。 3. 调整训练参数(如果需要)。 4. 进行数据检查和处理。 5. 启动继续训练。 6. 验证训练结果。 同时,需要提醒用户注意路径正确性、版本兼容性、数据一致性等问题,并参考提供的引用中的步骤,如将模型放入正确位置,处理数据等。可能还需要给出具体的命令示例,比如在训练命令中添加--resume参数,或者修改配置文件中的model_path为之前的模型文件。 另外,用户可能对如何具体修改配置文件或命令行参数不熟悉,需要给出明确的示例,比如: ```bash python train.py --config config.json --resume_model path/to/pretrained_model.pt ``` 最后,生成的相关问题需要围绕继续训练的可能问题、参数调整、效果评估等方面展开。</think>以下是继续训练已有GPT-SoVITS模型的具体方法教程: ### 一、准备工作 1. **模型文件检查** 确保之前训练生成的模型文件(如`GPT_weights.pth`、`Sovits_weights.pth`)存放在项目目录的`pretrained/`路径下[^1]。 2. **数据一致性验证** 检查新训练数据集与原始数据格式是否一致(采样率16kHz,单通道wav格式),建议将新数据追加到原数据集目录中。 ### 二、配置参数调整 ```python # 修改配置文件 train_config.json { "resume_from_checkpoint": "./pretrained/GPT_weights.pth", "learning_rate": 1e-5, # 调小学习率 "max_epochs": 200 # 设置总训练轮次(原轮次+新增轮次) } ``` ### 三、继续训练流程 1. **启动训练命令** ```bash python train_s2.py --config configs/config.json --exp_name experiments/resume_train ``` 2. **监控训练过程** 通过TensorBoard查看损失曲线: ```bash tensorboard --logdir experiments/resume_train/logs ``` ### 四、注意事项 - 训练中断后可通过`--resume`参数恢复: ```bash python train_s2.py --resume experiments/resume_train/checkpoint/latest.pt ``` - 建议每10个epoch保存一次检查点 - 新增数据量建议不少于原数据集的20%[^2]
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