Fork from https://github.com/fishaudio/Bert-VITS2,
and borrowed the Cantonese Jyutping conversion from https://github.com/Naozumi520/Bert-VITS2-Cantonese-Yue
VITS2 Backbone with multilingual bert
For quick guide, please refer to webui_preprocess.py.
简易教程请参见 webui_preprocess.py。
FishAudio下的全新自回归TTS Fish-Speech目前已经开始着手进行LLM大规模预训练工作。我们目前需要相对高质量的语音文件以进行最后的SFT（监督微调），因此在这里进行公开征集。 贡献的语音数据需要满足以下要求： 1.总时长>10h 2.需要是中文或者英文素材 3.不得存在伴奏，可以使用UVR素材 4.带文本优先，不带亦可 5.咬字清楚，无明显口音 如果您有符合上述条件的素材且愿意贡献于训练，请直接联系QQ 2225664821。 我们会对最终模型进行技术手段的处理，使之无法合成您素材对应的speaker音频。 您的贡献届时将会记录在贡献清单上，随release发布。 FishAudio Team
请注意，本项目核心思路来源于anyvoiceai/MassTTS 一个非常好的tts项目
MassTTS的演示demo为ai版峰哥锐评峰哥本人,并找回了在金三角失落的腰子
- anyvoiceai/MassTTS
- jaywalnut310/vits
- p0p4k/vits2_pytorch
- svc-develop-team/so-vits-svc
- PaddlePaddle/PaddleSpeech
- emotional-vits
- fish-speech
- Bert-VITS2-UI