知更鸟语音训练和so-vist训练

本文主要是介绍知更鸟语音训练和so-vist训练，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

现在哪还有人读小说、看视频，谁还用真人朗读呢？

现在给大家介绍，假人朗读是怎么来的，提供一些音频，进行训练，然后就能合成属于自己的音频了。这里只讲训练部分，使用请自己看github知更鸟，是来自于实时音频的分支。

GitHub - babysor/MockingBird: 🚀AI拟声: 5秒内克隆您的声音并生成任意语音内容 Clone a voice in 5 seconds to generate arbitrary speech in real-time🚀AI拟声: 5秒内克隆您的声音并生成任意语音内容 Clone a voice in 5 seconds to generate arbitrary speech in real-time - GitHub - babysor/MockingBird: 🚀AI拟声: 5秒内克隆您的声音并生成任意语音内容 Clone a voice in 5 seconds to generate arbitrary speech in real-timehttps://github.com/babysor/MockingBird

电脑要求：内存32G（16G跑不起来的），显卡3060（显存8G）

1.环境就直接看github搭建

2.素材，首先准备好，样本素材（声音.wav，声音对应的文字）

b站有好人，不用你去下他对应的数据集格式16G，吓死了。人家直接给的1kb的数据集格式。

https://pan.baidu.com/s/1y9mIvi-Utv8sGt-NaNV_9Q?pwd=8888

MockingBird训练自己的声音文字转语音 2023 ai 保姆教程_哔哩哔哩_bilibili

拿了之后直接解压

然后就有这个目录，进入transcript目录

打开，把你音频对应的文本放上去，这是我自己一行一行读的。我想训练自己，话是gpt生成的。

打开qh目录，将音频放进去

3.进行训练

梅尔频谱图预处理

python pre.py 文件根目录 -d 文件夹名称 -n 核数

我创建了一个morckingData，然后把数据文件夹放进去了

执行命令（其实训练就这一句，主要是样本一定要搞好，环境我就不多说了）

除了基本的安装外，他还需要这个包pip install webrtcvad-wheels

python pre.py D:\morckingData -d aidatatang_200zh -n 6

如果遇到了no words，那就是你qh里的音频名字和你transcripts里的。

100句话训练完了，我就录了100句。

然后会生成一个这个/SV2TTS/synthesizer

训练合成器

python synthesizer_train.py 训练集模型名称根目录/SV2TTS/synthesizer

执行命令(我是windows，所以是分隔符是\)

python synthesizer_train.py shiao d:\morckingData\SV2TTS\synthesizer

然后他会一直训练，你按ctrl+c退出就行。

我大概训练了5分钟。

模型

刚刚合成的模型就在mockingBird-main的synthesizer/saved_models

当然这点数据集连声音都训练不出来，但是你的音色会被记录。所以现在还需要用之前他们利用很多音频训练好的模型，进行整合训练。为的是把声音训练出来，并且加入你的音色。

添加之前的模型文件

这个是之前安装的时候，下载的自带的模型。你也可以去官网下一个。

复制一下别人的pretrained.pt，复制到我们自己训练的目录下。因为之前已经执行过训练了，所以我们自己的xx.pt可以删除。并且将这个复制过来的改名为我们自己的xx.pt

继续训练

python synthesizer_train.py shiao d:\morckingData\SV2TTS\synthesizer

遇到个超参数的问题，网上说是机器问题，别人训练的机器和我机器不一样。所以没法把自己声音覆盖上去。

Traceback (most recent call last):
File "D:\software\MockingBird-main\MockingBird-main\synthesizer_train.py", line 37, in <module>
train(**vars(args))
File "D:\software\MockingBird-main\MockingBird-main\synthesizer\train.py", line 114, in train
model.load(weights_fpath, optimizer)
File "D:\software\MockingBird-main\MockingBird-main\synthesizer\models\tacotron.py", line 525, in load
self.load_state_dict(checkpoint["model_state"], strict=False)
File "C:\Users\a3139\anaconda3\envs\wav2lip\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 2041, in load_state_dict
raise RuntimeError('Error(s) in loading state_dict for {}:\n\t{}'.format(
RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for Tacotron:
size mismatch for gst.stl.attention.W_query.weight: copying a param with shape torch.Size([512, 512]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([512, 256]).

功夫不负有心人有心人，在2小时后，我找到了