Bert-vits2----目前最牛x的TTS免费开源项目!

2024-02-06 13:56:00
admin
原创
2399
摘要:Bert-vits2是目前最牛的TTS免费开源项目,没有之一。它是在本来已经极其强大的Vits项目中融入了Bert大模型,基本上解决了VITS的语气韵律问题,在效果非常出色的情况下训练的成本开销普通人也完全可以接受。
Bert-vits2是目前最牛的TTS免费开源项目,没有之一。它是在本来已经极其强大的Vits项目中融入了Bert大模型,基本上解决了VITS的语气韵律问题,在效果非常出色的情况下训练的成本开销普通人也完全可以接受。
BERT的核心思想是通过在大规模文本语料上进行无监督预训练,学习到通用的语言表示,然后将这些表示用于下游任务的微调。相比传统的基于词嵌入的模型,BERT引入了双向上下文信息的建模,使得模型能够更好地理解句子中的语义和关系。
BERT的模型结构基于Transformer,它由多个编码器层组成。每个编码器层都有多头自注意力机制和前馈神经网络,用于对输入序列进行多层次的特征提取和表示学习。在预训练阶段,BERT使用了两种任务来学习语言表示:掩码语言模型(Masked Language Model,MLM)和下一句预测(Next Sentence Prediction,NSP)。通过这两种任务,BERT能够学习到上下文感知的词嵌入和句子级别的语义表示。
在实际应用中,BERT的预训练模型可以用于各种下游任务,如文本分类、命名实体识别、问答系统等。通过微调预训练模型,可以在特定任务上取得更好的性能,而无需从头开始训练模型。
BERT的出现对自然语言处理领域带来了重大影响,成为了许多最新研究和应用的基础。它在多个任务上取得了领先的性能,并促进了自然语言理解的发展。

下载地址:


git clone https://github.com/Stardust-minus/Bert-VITS2


发表评论
评论通过审核后显示。
文章分类
联系我们
联系人: 北极星通公司
电话: 010-56545416
传真: 010-82896426
Email: support@bjsin.cn
QQ: 35338585
微信: Aoku2017 | QQ群:241759321
地址: 北京市中关村生命科学园创意园3-3-103