One Click VITS Training

• 一键式训练

此工具使您可以使用一键单击！

目录

• 结构
• 先决条件
• 安装
• 准备_datasets
• 用法
• 推理
• 更改
• 参考

结构

先决条件

• Windows/Linux系统至少为16GB RAM。
• 具有至少12GB VRAM的GPU。
• python == 3.8
• 安装了Anaconda。
• 安装了Pytorch。
• CUDA 11.X安装。
• 安装了Zlib DLL。

pytorch安装命令：

pip install torch==1.13.1+cu117 torchvision==0.14.1+cu117 torchaudio==0.13.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117

CUDA 11.7安装： https://developer.nvidia.com/cuda-11-7-0-download-archive

zlib dll安装： https://docs.nvidia.com/deeplearning/cudnn/install-guide/index.html#install-zlib-windows

手动安装pyopenjtalk： pip install -U pyopenjtalk --no-build-isolation

---

安装

1. 创建一个Anaconda环境：

conda create -n one-click-vits python=3.8

2. 激活环境：

conda activate one-click-vits

3. 克隆此存储库到您的本地机器：

git clone https://github.com/ORI-Muchim/One-Click-VITS-Training.git

4. 导航到克隆目录：

 cd One-Click-VITS-Training

5. 安装必要的依赖项：

pip install -r requirements.txt

---

准备_datasets

将音频文件如下。

.mp3或.wav文件还可以。

 One-Click-VITS-Training
├────datasets
│       ├───speaker0
│       │   ├────1.mp3
│       │   └────1.wav
│       └───speaker1
│       │    ├───1.mp3
│       │    └───1.wav
│       ├integral.py
│       └integral_low.py
│
├────vits
├────inference.py
├────main_low.py
├────main_resume.py
├────main.py
├────Readme.md
└────requirements.txt

这只是一个例子，可以添加更多扬声器。

---

用法

要启动此工具，请使用以下命令，替换{language}，{model_name}和{sample_rate}的{sample_rate}使用您的值（{language：ko，ja，en，en，zh} / {sample_rate：22050 /44100}）：

python main.py {language} {model_name} {sample_rate}

对于规格低的人（VRAM <12GB），请使用此代码：

python main_low.py {language} {model_name} {sample_rate}

如果数据配置已完成并且要恢复培训，请输入此代码：

python main_resume.py {model_name}

---

推理

训练模型后，您可以使用以下命令来生成预测，以{model_name}和{model_step}的范围用相应的值替换：

python inference.py {model_name} {model_step}

或检查./vits/inference.ipynb。

如果要更改参考中使用的示例文本，请修改./vits/inferencems.py text部分。

---

更改

在cjangcjengh/vits的存储库中，我对韩国文本清洁方法进行了一些修改。通过将其发布到cjangcjengh存储库中，另一个清洁过程是相同的，但是使用Tenebo/g2pk2库修改了清洁剂文件，以韩语发音。

---

参考

有关更多信息，请参阅以下存储库：

• jaywalnut310/vits
• cjangcjengh/vits
• kyubyong/g2pk
• TENEBO/G2PK2
• 亨利马斯/音频机