【TTS回顾】Bert-VITS2深度解析：融合BERT的多语言语音合成模型

一、基本介绍

Bert-VITS2是基于VITS（Variational Inference with adversarial learning for end-to-end Text-to-Speech）的改进版本，通过整合BERT语义编码能力，显著提升了语音合成的自然度和表现力。项目地址：https://github.com/fishaudio/Bert-VITS2

语种	自然度	相似度	流畅度
中文	4.2	4.1	4.3
日语	4.0	3.9	4.1
英语	3.8	3.7	3.9

核心特性：

• 多语言支持：支持中文、日语、英语混合生成
• 多说话人合成：包含850+角色（如原神、星穹铁道角色）
• 高音质输出：44.1kHz采样率，支持情感风格控制
• 端到端流程：从文本到波形的一站式生成
• WebUI交互：提供可视化操作界面

二、快速上手

环境安装

git clone https://github.com/fishaudio/Bert-VITS2.git
pip install -r requirements.txt

基础使用示例

from models import SynthesizerTrn
from text.symbols import symbols# 初始化模型
hps = utils.get_hparams_from_file("configs/config.json")
net_g = SynthesizerTrn(len(symbols),hps.data.filter_length // 2 + 1,hps.train.segment_size // hps.data.hop_length,**hps.model
).cuda()

WebUI启动

python webui.py

通过浏览器访问界面，选择角色、调整参数即可生成语音。

三、应用场景（含代码示例）

1. 多语言混合合成

text = "[神里绫华_ZH]<zh>大家好<en>Hello everyone<jp>こんにちは"
audio = infer_multilang(text, speaker=24, lang=["Z