Linux Tips 之 Post-Installation Fine Tuning

博客介绍了Linux系统中多个软件的配置问题及解决办法。如Acroread 7与SCIM冲突的解决,grep环境变量设置,less显示中文的配置,RealPlay10启动及声音驱动设置,Xorg配置文件的修改等,涉及Fedora Core 3和Ubuntu Hoary 5.04系统。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

Acroread 7:
Add XIM=xim to begining of acroread or it will conflict with SCIM (Fedora Core 3)

grep:
export GREP_OPTIONS='--color=always'
This environment variable is passed to "grep" as options.
GREP_COLOR will control the highlighting color being used.
NOTICE: running "man" with option "-k" depends on the behaviour of "grep" so this applies too. This may lead to some problems because "color code" is just inserted into the plain text, the output is indeed being changed. Try "man -k aio" and then "man -k aio | grep io_".

less:
Edit /etc/profile.d/less.sh, add line "export LESSCHARSET=utf-8" in order to make "less" display UTF-8 encoded Chinese text
The config file is FC3-dependent. /etc/profile might be a better place for a "portable" solution

RealPlay10:
Disable esd in gconf ; /desktop/gnome/sound/enable_esd (uncheck) or realplay will not start (Ubuntu Hoary 5.04)

RealPlay10 (by HellWolf)
在运行一次realplay后,编辑~/.realplayerrc,在[helix]部分添加:
代码:
[helix]
SoundDriver=2
...
该项指定realplayer使用alsa声音驱动,而不是oss驱动。


Xorg:
Edit /etc/X11/Xsessions, add line [code]. "$1/$F"[/code] after line [code]echo "$1/$F"[/code] in function run_parts()
otherwise configs in /etc/X11/Xsessions.d/* would not function properly (Ubuntu Hoary 5.04)

VITS(Variational Inference for Text-to-Speech)是一种端到端的文本到语音合成方法,它可以将文本转化为自然流畅的语音。VITS-Fast Fine-Tuning是对VITS模型进行快速微调的方法。 在传统的语音合成任务中,需要大量的语音对齐标注数据来训练模型。然而,这个过程非常耗时和昂贵。VITS-Fast Fine-Tuning的目标就是通过少量的标注数据来快速微调已有的VITS模型,以在新的任务上取得更好的性能。 VITS-Fast Fine-Tuning方法的关键在于使用变分推断(variational inference)来构建先验和后验分布。通过这个方法,我们可以使用其他大型语音合成数据集训练好的模型作为先验分布,然后使用少量目标任务的标注数据来估计后验分布。这样一来,我们就能够在新任务上快速微调VITS模型。 具体而言,VITS-Fast Fine-Tuning的过程分为两步。第一步是预训练,它使用大型语音数据集来训练VITS模型,并生成一个先验分布。第二步是微调,它使用目标任务的标注数据来调整VITS模型的参数,以获得更好的性能。由于预训练的先验分布已经包含了一定的知识,微调的过程可以更快速和高效。 总之,VITS-Fast Fine-Tuning是一种用于快速微调VITS模型的方法。它利用变分推断和预训练的先验分布,通过少量目标任务的标注数据来优化模型性能。这个方法可以加快语音合成模型的训练过程,降低训练的时间和成本。
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值