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Lu-Bert-VITS2-2.0
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Lu-Bert-VITS2-2.0
File size: 5,503 Bytes 
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# 全局配置
# 对于希望在同一时间使用多个配置文件的情况，例如两个GPU同时跑两个训练集：通过环境变量指定配置文件，不指定则默认为./config.yml

# 拟提供通用路径配置，统一存放数据，避免数据放得很乱
# 每个数据集与其对应的模型存放至统一路径下，后续所有的路径配置均为相对于datasetPath的路径
# 不填或者填空则路径为相对于项目根目录的路径
dataset_path: ''

# 模型镜像源，默认huggingface，使用openi镜像源需指定openi_token
mirror: ''
openi_token: '' # openi token

# resample 音频重采样配置
# 注意， “:” 后需要加空格
resample:
  # 目标重采样率
  sampling_rate: 44100
  # 音频文件输入路径，重采样会将该路径下所有.wav音频文件重采样
  # 请填入相对于datasetPath的相对路径
  in_dir: 'raw' # 相对于根目录的路径为 /datasetPath/in_dir
  # 音频文件重采样后输出路径
  out_dir: 'dataset'

# preprocess_text 数据集预处理相关配置
# 注意， “:” 后需要加空格
preprocess_text:
  # 原始文本文件路径，文本格式应为{wav_path}|{speaker_name}|{language}|{text}。
  transcription_path: 'filelists/lu.list'
  # 数据清洗后文本路径，可以不填。不填则将在原始文本目录生成
  cleaned_path: ''
  # 训练集路径
  train_path: 'filelists/train.list'
  # 验证集路径
  val_path: 'filelists/val.list'
  # 配置文件路径
  config_path: 'configs/config.json'
  # 每个speaker的验证集条数
  val_per_spk: 4
  # 验证集最大条数，多于的会被截断并放到训练集中
  max_val_total: 8
  # 是否进行数据清洗
  clean: true

# bert_gen 相关配置
# 注意， “:” 后需要加空格
bert_gen:
  # 训练数据集配置文件路径
  config_path: 'configs/config.json'
  # 并行数
  num_processes: 2
  # 使用设备：可选项 "cuda" 显卡推理，"cpu" cpu推理
  # 该选项同时决定了get_bert_feature的默认设备
  device: 'cuda'
  # 使用多卡推理
  use_multi_device: false

# emo_gen 相关配置
# 注意， “:” 后需要加空格
emo_gen:
  # 训练数据集配置文件路径
  config_path: 'configs/config.json'
  # 并行数
  num_processes: 2
  # 使用设备：可选项 "cuda" 显卡推理，"cpu" cpu推理
  device: 'cuda'

# train 训练配置
# 注意， “:” 后需要加空格
train_ms:
  # 需要加载的环境变量，多显卡训练时RANK请手动在环境变量填写
  # 环境变量对应名称环境变量不存在时加载，也就是说手动添加的环境变量优先级更高，会覆盖本配置文件
  env:
    MASTER_ADDR: 'localhost'
    MASTER_PORT: 10086
    WORLD_SIZE: 1
    LOCAL_RANK: 0
    RANK: 0
    # 可以填写任意名的环境变量
    # THE_ENV_VAR_YOU_NEED_TO_USE: "1234567"
  # 底模设置
  base:
    use_base_model: false
    repo_id: 'Stardust_minus/Bert-VITS2'
    model_image: 'Bert-VITS2_2.1-Emo底模' # openi网页的模型名
  # 训练模型存储目录：与旧版本的区别，原先数据集是存放在logs/model_name下的，现在改为统一存放在Data/你的数据集/models下
  model: 'models'
  # 配置文件路径
  config_path: 'configs/config.json'
  # 训练使用的worker，不建议超过CPU核心数
  num_workers: 6
  # 关闭此项可以节约接近50%的磁盘空间，但是可能导致实际训练速度变慢和更高的CPU使用率。
  spec_cache: True
  # 保存的检查点数量，多于此数目的权重会被删除来节省空间。
  keep_ckpts: 5

# webui webui配置
# 注意， “:” 后需要加空格
webui:
  # 推理设备
  device: 'cpu'
  # 模型路径
  model: 'lu/models/G_100000.pth'
  # 配置文件路径
  config_path: 'configs/config.json'
  # 端口号
  port: 7860
  # 是否公开部署，对外网开放
  share: false
  # 是否开启debug模式
  debug: false
  # 语种识别库，可选langid, fastlid
  language_identification_library: 'langid'

# server api配置
# 注意， “:” 后需要加空格
# 注意，本配置下的所有配置均为相对于根目录的路径
server:
  # 端口号
  port: 5000
  # 模型默认使用设备：但是当前并没有实现这个配置。
  device: 'cuda'
  # 需要加载的所有模型的配置
  # 注意，所有模型都必须正确配置model与config的路径，空路径会导致加载错误。
  models:
    - # 模型的路径
      model: 'lu/models/G_100000.pth'
      # 模型config.json的路径
      config: 'configs/config.json'
      # 模型使用设备，若填写则会覆盖默认配置
      device: 'cuda'
      # 模型默认使用的语言
      language: 'ZH'
      # 模型人物默认参数
      # 不必填写所有人物，不填的使用默认值
      # 暂时不用填写，当前尚未实现按人区分配置
      speakers:
        - speaker: 'lu_platinum'
          sdp_ratio: 0.2
          noise_scale: 0.6
          noise_scale_w: 0.8
          length_scale: 1
        - speaker: 'lucy'
          sdp_ratio: 0.3
          noise_scale: 0.7
          noise_scale_w: 0.8
          length_scale: 0.5
        - speaker: 'lusk'
          sdp_ratio: 0.2
          noise_scale: 0.6
          noise_scale_w: 0.8
          length_scale: 1.2

# 百度翻译开放平台 api配置
# api接入文档 https://api.fanyi.baidu.com/doc/21
# 请不要在github等网站公开分享你的app id 与 key
translate:
  # 你的APPID
  'app_key': ''
  # 你的密钥
  'secret_key': ''