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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 | 4.2 | 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