VITS快速微调指南

VITS快速微调指南

vits-finetuningFine-Tuning your VITS model using a pre-trained model项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/vi/vits-finetuning

项目目录结构及介绍

本开源项目基于VITS框架进行二次开发，专注于快速微调语音合成模型。以下是项目的主要目录结构及其简要说明：

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├── ACTION: 用于GitHub Actions的工作流文件
├──.idea: IDE配置相关，一般为开发环境特定文件夹
├── configs: 存放配置文件，定义模型训练和推理的具体参数
│   ├── (可能包含不同的训练和微调配置示例)
├── monotonic_align: 单调对齐相关的脚本或代码
├── scripts: 启动脚本和其他辅助脚本
├── text: 可能包含文本数据样例或处理工具
├── DATA_MD & DATA_EN_MD: 数据集说明文档，分别提供了英文和中文版本
├── LICENSE: 许可证文件
├── LOCAL_md: 本地使用的额外说明或特定配置指南
├── README.md: 主要的项目说明文档
├── README_ZH.md: 中文版项目说明文档
├── VC_inference.py: 音色转换推理脚本
├── attentions.py: 注意力机制相关代码
├── cmd_inference.py: 命令行推理工具
├── commons.py: 共通函数库
├── data_utils.py: 数据处理工具
├── finetune_speaker_v2.py: 演讲者微调的主脚本
├── losses.py: 自定义损失函数
├── mel_processing.py: Mel谱相关处理
├── models: 包含核心模型架构
├── models_infer: 推理时使用的模型结构或优化过的模型代码
└── modules: 模块化组件，如编码器、解码器等

项目启动文件介绍

VC_inference.py

该脚本用于音色转换的推理过程，输入原始音频和对应文本，输出经过模型处理后的音频，实现了无需重新训练即可进行声音风格变换的功能。

cmd_inference.py

提供命令行接口进行推理操作，简化了交互过程，允许用户通过终端输入指令来进行语音合成或者音色转换任务，适合自动化流程或快速测试。

finetune_speaker_v2.py

此脚本为核心微调脚本，它指导用户如何基于现有预训练模型，针对特定说话人的声音进行模型的微调，以达到更个性化的语音合成效果。

项目配置文件介绍

configs 目录下的文件

配置文件是控制模型训练和微调的关键，通常包含以下部分：

• 模型参数：包括隐藏层大小、注意力头数等。
• 训练设置：批次大小、学习率、训练轮次等。
• 数据路径：指定训练或验证数据的位置。
• 模型保存与加载：定义模型权重保存和恢复的规则。
• 特定于任务的参数：例如，对于演讲者微调，可能会有特定的说话人ID标识。

配置文件采用清晰的键值对形式，使得用户可以根据需求调整设置，从而适应不同场景的训练和应用需求。

确保在使用之前仔细阅读每项配置的意义，并根据实际情况进行适当调整，以最大化模型性能和满足个性化需求。

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