本篇文章给大家谈谈ai声音怎么训练,以及ai声音训练需要多长的音频对应的知识点,希望对各位有所帮助,不要忘了收***本站喔。 今天给各位分享ai声音怎么训练的知识,其中也会对ai声音训练需要多长的音频进行解释,如果能碰巧解决***现在面临的问题,别忘了关注本站,现在开始吧!
1.
投喂声音首先,要找到一个可用的AI语音模型。考虑到实际情况,模型需要有三个特点:好上手、免费、效果好。目前,主流的AI语音模型分为两种路线,SVC和TTS。SVC全称Singing Voice Conversion,是指在不改变文字内容的情况下,转换声音,比如让伍佰去唱王菲的歌。TTS全称Text-to-Speech,翻译过来叫做文本生成音频。这种方式大家比较熟悉,抖音上,有许多应用TTS技术的**。比如配着大叔口音的搞笑**,再比如主人公叫小帅、小美的三分电影解说。特点就是声音带着机械感,可选模板比较少。而我们要做的AI定制声音,是TTS的高级进化版,想用谁的声音朗读,就可以用谁的声音。实现这个效果,第一步就是“投喂声音”。先做一些前期准备,AI想学习***的声音,首先要听***的声音片段。对声音数据的要求是无杂音、清晰、w*格式,单段时间长度在2秒以上,10秒以内。如果是苹果手机录制,录音文件格式是m4a,需要用音频转换工具进行转换。如果是网上下载的声音,比如周杰伦的声音,那么要用音频切分工具,对声音数据进行切分,保证正常时长之内。当***准备好2-10段投喂声音(素材越多,声音越准,但不要超过10段),就可以进行下一步了。
2.
启动模型投喂声音准备完毕之后,开始训练声音,我们选用的训练模型是“有手就行”,一款免费的国产声音训练模型。“有手就行”部署在百度平台飞桨上,相当于我们的模型远程运转在百度云服务器中。让我们开始吧,在 搜索框里输入 “【有手就行】使用***自己的声音做语音合成”。双击项目,进入项目页面,点击右上角的运行一下,启动项目。期间会跳出运行环境选择的弹窗,这一步最好选择32G或以上的环境运行,最大限度减少微调过程的报错次数。需要注意的是,使用服务器,需消耗算力卡点数,每天用户可获得8点免费额度,点数消耗完,则需要充值。如果是测试使用,免费算力点已经足够。操作完成后,***会跳转到main.ipynb界面,之后鼠标下滑,直到看见“3.安装试验所需环境”。把鼠标放到【】上,会显示播放的标志,双击,静待它自己加载,通常运行时间在150秒左右,一定要耐心等待安装完毕,再进行接下来的操作。显示“运行时长”,“结束时间”后,***表环境运行成功,才可以进行接下来数据训练。在页面左侧找到untitled.streamlit.py,双击文件。接下会跳转到全部是***码的界面,不懂***码不要紧,点击界面上方的浏览器打开,就可以进入数据微调的可视化界面。值得注意的是,摩登AI团队在测试时,使用苹果自带的浏览器Safari经常加载失败,所以在实验时,为了减少失败次数,可以直接选择Chrome浏览器进行尝试。
3.
模型训练接下来按照可视化界面步骤逐一操作。上传数据集,也就是***前期准备好的投喂音频,并检验数据是否合格。这一步就是看音频有无杂音,音频长度、格式是否合规等。数据全部通过后,会显示数据检验成功,请执行下一步,并显示有效音频数量。微调训练阶段就是让AI学习***上传的音频数据的音色、音调等信息。音频数量越多,训练次数越多,最后生成的效果当然也就越好。不过整个过程根据网速、CPU大小不同,所需时间长短不同。
4.
AI发声训练完成后,点击导出模型,***已经拥有了自己的声音AI。***只需要选择合适的声码器,输入想要的文字,最后点击合成,就可以完成音频制作。不同的声码器生成出的声音质量和生成速度都有差别。接下来展示一下摩登AI团队训练的结果。数据样本为10条,训练步数为100,声码器选择PWGan,朗读文本为“欢迎小伙伴们关注我们,我们会持续更新关于人工智能的内容。”这是使用作者布知的声音,生成的AI语音,大家听听,感觉像不像**?这是用我们老板声音,训练出来的AI语音,老板不太专心,录音质量较差,投喂的声音数量较少,效果是这样...
您好,训练声音的方***因应用不同而异,以下是一些常见的训练声音的方***:
1. 语音识别训练:使用大量标注数据训练模型,使其能够理解和识别人类语言。
2. 语音合成训练:使用大量语音数据和相应的文本标注来训练模型,使其能够生成高质量的语音。
3. 声音识别训练:使用大量标注数据训练模型,使其能够识别不同声音的来源和含义。
4. 声音合成训练:使用大量声音数据和相应的文本标注来训练模型,使其能够生成高质量的声音。
5. 声音分类训练:使用大量标注数据训练模型,使其能够对不同类型的声音进行分类,例如音乐、环境声、人声等。
这些方***中,训练数据的质量和数量对训练结果的影响非常大,因此需要花费大量的时间和精力来收集和标注数据。同时,还需要选择合适的模型和算***,以及调整各种参数来优化训练效果。
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