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寺庙做网站小程序开发流程详细

寺庙做网站,小程序开发流程详细,做外贸 上国外网站,网站栏目怎么做单独的搜索框一、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…

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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4.24.14.3
日语4.03.94.1
英语3.83.73.9

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
http://www.dtcms.com/wzjs/444105.html

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