Русско-китайская модель, обученная методом тонкой настройки на базе GPT-SoVITS

Описание файлов

• s2Gv2ProPlus-rus.pth: результат тонкой настройки GPT_SoVITS/pretrained_models/v2Pro/s2Gv2ProPlus.pth. Поместите в папку GPT_SoVITS/pretrained_models/v2Pro/.
• s1v3-ru.ckpt: результат тонкой настройки GPT_SoVITS/pretrained_models/s1v3.ckpt. Поместите в папку GPT_SoVITS/pretrained_models/. (Не забудьте глобально заменить пути к двум исходным базовым моделям в коде на новые пути).
• ru-base_e10_s123570.pth: поместите в папку GPT_weights_v2ProPlus.
• ru-base-e20.ckpt: поместите в папку SoVITS_weights_v2ProPlus.

Инструкция по использованию

1. Подготовьте код фронтенда для обработки текста: (Используется библиотека epitran для конвертации русского текста в фонемы (g2p), очистки символов и обработки специфических для русского языка фонем). Список используемых русских фонем: rus_symbols={'RA', 'RB', 'RD', 'RE', 'RF', 'RG', 'RI', 'RJ', 'RK', 'RL', 'RM', 'RN', 'RO', 'RP', 'RR', 'RS', 'RT', 'RU', 'RV', 'RX', 'RZ'}
2. Измените параметр phoneme_vocab_size = 753 в файле GPT_SoVITS/configs/s1longer-v2.yaml.

Лицензия MIT