Style-Bert-VITS2 使用教程

Style-Bert-VITS2 使用教程

Style-Bert-VITS2 Style-Bert-VITS2: Bert-VITS2 with more controllable voice styles. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/st/Style-Bert-VITS2

1. 项目介绍

Style-Bert-VITS2 是一个基于 Bert-VITS2 和 Japanese-Extra 的开源项目，它允许用户根据输入的文本内容生成具有丰富情感和风格的语音。该项目旨在提供一种简单易用的方法，让用户即使没有深厚的编程或 Git 知识也能轻松安装和使用。

2. 项目快速启动

以下是在 Windows 系统上快速启动 Style-Bert-VITS2 的步骤：

安装

1. 下载项目 zip 文件并解压到不含日本语或空格的路径下。
2. 如果有显卡，双击 Install-Style-Bert-VITS2.bat 文件进行安装；如果没有显卡，双击 Install-Style-Bert-VITS2-CPU.bat 文件进行安装。

运行

• 安装成功后，会自动启动音声合成编辑器，你可以直接开始使用。
• 如果需要使用命令行界面，可以运行以下命令启动编辑器：

python server_editor.py --inbrowser

注意

• 如果需要使用 CPU 模式，可以在启动编辑器时添加 --device cpu 参数。
• 默认情况下，编辑器会使用下载的默认模型，无需额外配置。

3. 应用案例和最佳实践

音声合成

在编辑器中，你可以为每个句子设置不同的风格，并保存或加载你的剧本。以下是一个简单的示例：

from style_bert_vits2 import StyleBertVits2

# 初始化模型
model = StyleBertVits2()

# 设置文本和风格
text = "这是一个示例文本。"
style = "高兴"

# 生成语音
model.generate(text, style)

学习

如果你想训练自己的模型，你需要准备音声文件和对应的文本数据。以下是一个简单的数据准备流程：

# 假设你已经有了音声文件和对应的文本
audio_files = ["audio1.wav", "audio2.wav"]
text_files = ["text1.txt", "text2.txt"]

# 使用内置工具进行数据预处理
from style_bert_vits2.data_utils import preprocess_data

preprocess_data(audio_files, text_files)

风格生成

如果你想要生成新的风格向量，可以使用以下代码：

from style_bert_vits2.style_gen import generate_style_vector

# 生成一个新的风格向量
new_style_vector = generate_style_vector(audio_file="new_audio.wav")

4. 典型生态项目

Style-Bert-VITS2 可以与多种类型的项目集成，例如：

• 在线教育平台，为课程内容提供情感丰富的语音讲解。
• 语音助手，提供个性化的语音反馈。
• 游戏开发，为角色配音提供丰富的情感表现。

以上是 Style-Bert-VITS2 的基础使用教程，你可以根据自己的需求进行更深入的学习和实践。

Style-Bert-VITS2 Style-Bert-VITS2: Bert-VITS2 with more controllable voice styles. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/st/Style-Bert-VITS2