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Runtime error
Runtime error
| # 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: "Data/" | |
| # 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: "audios/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: "audios/wavs" | |
| # 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/haruka.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: "haruka.json" | |
| # 每个speaker的验证集条数 | |
| val_per_spk: 40 | |
| # 验证集最大条数，多于的会被截断并放到训练集中 | |
| max_val_total: 200 | |
| # 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: "haruka.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: "haruka.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: | |
| 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: "haruka.json" | |
| # 训练使用的worker，不建议超过CPU核心数 | |
| num_workers: 16 | |
| # 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: 8 | |
| # webui webui配置 | |
| # 注意， “:” 后需要加空格 | |
| webui: | |
| # 推理设备 | |
| device: "cpu" | |
| # 模型路径 | |
| model: "models/G_120000.pth" | |
| # 配置文件路径 | |
| config_path: "configs/haruka.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: "" | |
| # 模型config.json的路径 | |
| config: "" | |
| # 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: "科比" | |
| sdp_ratio: 0.2 | |
| noise_scale: 0.6 | |
| noise_scale_w: 0.8 | |
| length_scale: 1 | |
| - speaker: "五条悟" | |
| sdp_ratio: 0.3 | |
| noise_scale: 0.7 | |
| noise_scale_w: 0.8 | |
| length_scale: 0.5 | |
| - speaker: "安倍晋三" | |
| sdp_ratio: 0.2 | |
| noise_scale: 0.6 | |
| noise_scale_w: 0.8 | |
| length_scale: 1.2 | |
| - # 模型的路径 | |
| model: "" | |
| # 模型config.json的路径 | |
| config: "" | |
| # 模型使用设备，若填写则会覆盖默认配置 | |
| device: "cpu" | |
| # 模型默认使用的语言 | |
| language: "JP" | |
| # 模型人物默认参数 | |
| # 不必填写所有人物，不填的使用默认值 | |
| speakers: [ ] # 也可以不填 | |
| # 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": "" | |