本地訓練,開箱可用,Bert-VITS2 V2.0.2版本本地基於現有資料集訓練(原神刻晴)
2023-11-22 18:01:01
按照固有思維方式，深度學習的訓練環節應該在雲端，畢竟本地硬體條件有限。但事實上，在語音識別和自然語言處理層面，即使相對較少的資料量也可以訓練出高效能的模型，對於預算有限的同學們來說，也沒必要花冤枉錢上「雲端」了，本次我們來演示如何在本地訓練Bert-VITS2 V2.0.2模型。
Bert-VITS2 V2.0.2基於現有資料集
目前Bert-VITS2 V2.0.2大體上有兩種訓練方式，第一種是基於現有資料集，即原神各角色已經標註好的語音資料，這部分內容是公開的，但是不能商用，可以在這裡下載：
https://pan.ai-hobbyist.org/Genshin%20Datasets/%E4%B8%AD%E6%96%87%20-%20Chinese/%E5%88%86%E8%A7%92%E8%89%B2%20-%20Single/%E8%A7%92%E8%89%B2%E8%AF%AD%E9%9F%B3%20-%20Character
我們只需要選擇喜歡的角色進行下載即可：
第二種是沒有現有的資料集，即假設我們想克隆地球人隨便任意一個人的聲音，這種情況下我們需要收集這個人的語音素材，然後自己製作資料集。
本次我們只演示第一種訓練方式，即訓練現有資料集的原神角色，第二種暫且按下不表。
Bert-VITS2 V2.0.2設定模型
首先克隆專案：
git clone https://github.com/v3ucn/Bert-VITS2_V202_Train.git
隨後下載新版的bert模型：
連結：https://pan.baidu.com/s/11vLNEVDeP_8YhYIJUjcUeg?pwd=v3uc
下載成功後，解壓放入專案的bert目錄，目錄結構如下所示：
E:\work\Bert-VITS2-v202\bert>tree /f
Folder PATH listing for volume myssd
Volume serial number is 7CE3-15AE
E:.
│ bert_models.json
│
├───bert-base-japanese-v3
│ config.json
│ README.md
│ tokenizer_config.json
│ vocab.txt
│
├───bert-large-japanese-v2
│ config.json
│ README.md
│ tokenizer_config.json
│ vocab.txt
│
├───chinese-roberta-wwm-ext-large
│ added_tokens.json
│ config.json
│ pytorch_model.bin
│ README.md
│ special_tokens_map.json
│ tokenizer.json
│ tokenizer_config.json
│ vocab.txt
│
├───deberta-v2-large-japanese
│ config.json
│ pytorch_model.bin
│ README.md
│ special_tokens_map.json
│ tokenizer.json
│ tokenizer_config.json
│
└───deberta-v3-large
config.json
generator_config.json
pytorch_model.bin
README.md
spm.model
tokenizer_config.json
隨後下載預訓練模型：
https://openi.pcl.ac.cn/Stardust_minus/Bert-VITS2/modelmanage/model_readme_tmpl?name=Bert-VITS2%E4%B8%AD%E6%97%A5%E8%8B%B1%E5%BA%95%E6%A8%A1-fix
放入專案的pretrained_models目錄，如下所示：
E:\work\Bert-VITS2-v202\pretrained_models>tree /f
Folder PATH listing for volume myssd
Volume serial number is 7CE3-15AE
E:.
DUR_0.pth
D_0.pth
G_0.pth
接著把上文提到的刻晴資料集放入專案的Data目錄中的raw目錄：
E:\work\Bert-VITS2-v202\Data\keqing\raw\keqing>tree /f
Folder PATH listing for volume myssd
Volume serial number is 7CE3-15AE
E:.
vo_card_keqing_endOfGame_fail_01.lab
vo_card_keqing_endOfGame_fail_01.wav
如果想客製化化目錄結構，可以修改config.yml檔案：
bert_gen:
config_path: config.json
device: cuda
num_processes: 2
use_multi_device: false
dataset_path: Data\keqing
mirror: ''
openi_token: ''
preprocess_text:
clean: true
cleaned_path: filelists/cleaned.list
config_path: config.json
max_val_total: 8
train_path: filelists/train.list
transcription_path: filelists/short_character_anno.list
val_path: filelists/val.list
val_per_spk: 5
resample:
in_dir: raw
out_dir: raw
sampling_rate: 44100
至此，模型和資料集就設定好了。
Bert-VITS2 V2.0.2資料預處理
標註好的原始資料集並不能夠直接進行訓練，需要預處理一下，首先需要將原始資料檔案轉寫成為標準的標註檔案：
python3 transcribe_genshin.py
生成好的檔案：
Data\keqing\raw/keqing/vo_card_keqing_endOfGame_fail_01.wav|keqing|ZH|我會勤加練習，拿下下一次的勝利。
Data\keqing\raw/keqing/vo_card_keqing_endOfGame_win_01.wav|keqing|ZH|勝負本是常事，不必太過掛懷。
Data\keqing\raw/keqing/vo_card_keqing_freetalk_01.wav|keqing|ZH|這「七聖召喚」雖說是遊戲，但對局之中也隱隱有策算謀略之理。
這裡ZH代表中文，新版的Bert-VITS2 V2.0.2也支援日文和英文，程式碼分別為JP和EN。
隨後對文字進行預處理以及生成bert模型可讀檔案：
python3 preprocess_text.py
python3 bert_gen.py
執行後會產生訓練集和驗證集檔案：
E:\work\Bert-VITS2-v202\Data\keqing\filelists>tree /f
Folder PATH listing for volume myssd
Volume serial number is 7CE3-15AE
E:.
cleaned.list
short_character_anno.list
train.list
val.list
檢查無誤後，資料預處理就完成了。
Bert-VITS2 V2.0.2本地訓練
萬事俱備，只差訓練。先不要著急，開啟Data/keqing/config.json組態檔：
{
"train": {
"log_interval": 50,
"eval_interval": 50,
"seed": 42,
"epochs": 200,
"learning_rate": 0.0001,
"betas": [
0.8,
0.99
],
"eps": 1e-09,
"batch_size": 8,
"fp16_run": false,
"lr_decay": 0.99995,
"segment_size": 16384,
"init_lr_ratio": 1,
"warmup_epochs": 0,
"c_mel": 45,
"c_kl": 1.0,
"skip_optimizer": false
},
"data": {
"training_files": "Data/keqing/filelists/train.list",
"validation_files": "Data/keqing/filelists/val.list",
"max_wav_value": 32768.0,
"sampling_rate": 44100,
"filter_length": 2048,
"hop_length": 512,
"win_length": 2048,
"n_mel_channels": 128,
"mel_fmin": 0.0,
"mel_fmax": null,
"add_blank": true,
"n_speakers": 1,
"cleaned_text": true,
"spk2id": {
"keqing": 0
}
},
"model": {
"use_spk_conditioned_encoder": true,
"use_noise_scaled_mas": true,
"use_mel_posterior_encoder": false,
"use_duration_discriminator": true,
"inter_channels": 192,
"hidden_channels": 192,
"filter_channels": 768,
"n_heads": 2,
"n_layers": 6,
"kernel_size": 3,
"p_dropout": 0.1,
"resblock": "1",
"resblock_kernel_sizes": [
3,
7,
11
],
"resblock_dilation_sizes": [
[
1,
3,
5
],
[
1,
3,
5
],
[
1,
3,
5
]
],
"upsample_rates": [
8,
8,
2,
2,
2
],
"upsample_initial_channel": 512,
"upsample_kernel_sizes": [
16,
16,
8,
2,
2
],
"n_layers_q": 3,
"use_spectral_norm": false,
"gin_channels": 256
},
"version": "2.0"
}
這裡需要調整的引數是batch_size，如果視訊記憶體不夠，需要往下調整，否則會出現「爆視訊記憶體」的問題，假設視訊記憶體為8G，那麼該數值最好不要超過8。
與此同時，首次訓練建議把log_interval和eval_interval引數調小一點，即訓練的儲存間隔，方便訓練過程中隨時進行推理驗證。
隨後輸入命令，開始訓練：
python3 train_ms.py
程式返回：
11-22 13:20:28 INFO | data_utils.py:61 | Init dataset...
100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 581/581 [00:00<00:00, 48414.40it/s]
11-22 13:20:28 INFO | data_utils.py:76 | skipped: 31, total: 581
11-22 13:20:28 INFO | data_utils.py:61 | Init dataset...
100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 5/5 [00:00<?, ?it/s]
11-22 13:20:28 INFO | data_utils.py:76 | skipped: 0, total: 5
Using noise scaled MAS for VITS2
Using duration discriminator for VITS2
INFO:models:Loaded checkpoint 'Data\keqing\models\DUR_0.pth' (iteration 7)
INFO:models:Loaded checkpoint 'Data\keqing\models\G_0.pth' (iteration 7)
INFO:models:Loaded checkpoint 'Data\keqing\models\D_0.pth' (iteration 7)
說明訓練已經開始了。
訓練過程中，可以通過命令：
python3 -m tensorboard.main --logdir=Data/keqing/models
來檢視loss損失率，存取：
http://localhost:6006/#scalars
一般情況下，訓練損失率低於50%，並且損失函數在訓練集和驗證集上都趨於穩定，則可以認為模型已經收斂。收斂的模型就可以為我們所用了，如何使用訓練好的模型，請移步：又欲又撩人,基於新版Bert-vits2V2.0.2音色模型雷電將軍八重神子一鍵推理整合包分享，囿於篇幅，這裡不再贅述。
訓練好的模型存放在Data/keqing/models目錄：
E:\work\Bert-VITS2-v202\Data\keqing\models>tree /f
Folder PATH listing for volume myssd
Volume serial number is 7CE3-15AE
E:.
│ DUR_0.pth
│ DUR_550.pth
│ DUR_600.pth
│ DUR_650.pth
│ D_0.pth
│ D_600.pth
│ D_650.pth
│ events.out.tfevents.1700625154.ly.24008.0
│ events.out.tfevents.1700630428.ly.20380.0
│ G_0.pth
│ G_450.pth
│ G_500.pth
│ G_550.pth
│ G_600.pth
│ G_650.pth
│ train.log
│
└───eval
events.out.tfevents.1700625154.ly.24008.1
events.out.tfevents.1700630428.ly.20380.1
需要注意的是，首次訓練需要將預訓練模型拷貝到models目錄。
結語
除了中文，Bert-VITS2 V2.0.2也支援日語和英語，同時提供中英日混合的Mix推理模式，欲知後事如何，且聽下回分解。