不需要再自己部署服务了，运行下面几行代码，你就能实现非本地运行的bert_vits2语音合成
import asyncio
import httpx
async def modelscopeTTS(data):
speaker = data.get("speaker")
text = data.get("text")
if text == "" or text == " ":
text = "哼哼"
if speaker == "阿梓":
url = "https://www.modelscope.cn/api/v1/studio/xzjosh/Azusa-Bert-VITS2-2.3/gradio/run/predict"
newurp = "https://www.modelscope.cn/api/v1/studio/xzjosh/Azusa-Bert-VITS2-2.3/gradio/file="
elif speaker == "otto":
url = "https://www.modelscope.cn/api/v1/studio/xzjosh/otto-Bert-VITS2-2.3/gradio/run/predict"
newurp = "https://www.modelscope.cn/api/v1/studio/xzjosh/otto-Bert-VITS2-2.3/gradio/file="
elif speaker == "塔菲":
speaker="永雏塔菲"
url = "https://www.modelscope.cn/api/v1/studio/xzjosh/Taffy-Bert-VITS2-2.3/gradio/run/predict"
newurp = "https://www.modelscope.cn/api/v1/studio/xzjosh/Taffy-Bert-VITS2-2.3/gradio/file="
elif speaker == "星瞳":
url = "https://www.modelscope.cn/api/v1/studio/xzjosh/2568-Bert-VITS2/gradio/run/predict"
newurp = "https://www.modelscope.cn/api/v1/studio/xzjosh/2568-Bert-VITS2/gradio/file="
elif speaker == "丁真":
url = "https://www.modelscope.cn/api/v1/studio/xzjosh/DZ-Bert-VITS2-2.3/gradio/run/predict"
newurp = "https://www.modelscope.cn/api/v1/studio/xzjosh/DZ-Bert-VITS2-2.3/gradio/file="
elif speaker == "东雪莲":
url = "https://www.modelscope.cn/api/v1/studio/xzjosh/Azuma-Bert-VITS2.0.2/gradio/run/predict"
newurp = "https://www.modelscope.cn/api/v1/studio/xzjosh/Azuma-Bert-VITS2.0.2/gradio/file="
elif speaker == "嘉然":
url = "https://www.modelscope.cn/api/v1/studio/xzjosh/Diana-Bert-VITS2-2.3/gradio/run/predict"
newurp = "https://www.modelscope.cn/api/v1/studio/xzjosh/Diana-Bert-VITS2-2.3/gradio/file="
elif speaker == "孙笑川":
url = "https://www.modelscope.cn/api/v1/studio/xzjosh/SXC-Bert-VITS2/gradio/run/predict"
newurp = "https://www.modelscope.cn/api/v1/studio/xzjosh/SXC-Bert-VITS2/gradio/file="
elif speaker == "鹿鸣":
speaker="Lumi"
url = "https://www.modelscope.cn/api/v1/studio/xzjosh/Lumi-Bert-VITS2/gradio/run/predict"
newurp = "https://www.modelscope.cn/api/v1/studio/xzjosh/Lumi-Bert-VITS2/gradio/file="
elif speaker == "文静":
speaker="Wenjing"
url = "https://www.modelscope.cn/api/v1/studio/xzjosh/Wenjing-Bert-VITS2/gradio/run/predict"
newurp = "https://www.modelscope.cn/api/v1/studio/xzjosh/Wenjing-Bert-VITS2/gradio/file="
elif speaker == "亚托克斯":
speaker="Aatrox"
url = "https://www.modelscope.cn/api/v1/studio/xzjosh/Aatrox-Bert-VITS2/gradio/run/predict"
newurp = "https://www.modelscope.cn/api/v1/studio/xzjosh/Aatrox-Bert-VITS2/gradio/file="
elif speaker=="奶绿":
speaker="明前奶绿"
url = "https://www.modelscope.cn/api/v1/studio/xzjosh/LAPLACE-Bert-VITS2-2.3/gradio/run/predict"
newurp = "https://www.modelscope.cn/api/v1/studio/xzjosh/LAPLACE-Bert-VITS2-2.3/gradio/file="
elif speaker == "七海":
speaker = "Nana7mi"
url = "https://www.modelscope.cn/api/v1/studio/xzjosh/Nana7mi-Bert-VITS2/gradio/run/predict"
newurp = "https://www.modelscope.cn/api/v1/studio/xzjosh/Nana7mi-Bert-VITS2/gradio/file="
elif speaker=="恬豆":
speaker="Bekki"
url = "https://www.modelscope.cn/api/v1/studio/xzjosh/Bekki-Bert-VITS2/gradio/run/predict"
newurp = "https://www.modelscope.cn/api/v1/studio/xzjosh/Bekki-Bert-VITS2/gradio/file="
elif speaker=="科比":
url = "https://www.modelscope.cn/api/v1/studio/xzjosh/Kobe-Bert-VITS2-2.3/gradio/run/predict"
newurp = "https://www.modelscope.cn/api/v1/studio/xzjosh/Kobe-Bert-VITS2-2.3/gradio/file="
data = {
"data": ["<zh>" + text, speaker, 0.5, 0.5, 0.9, 1, "ZH", None, "Happy", "Text prompt", "", 0.7],
"event_data": None,
"fn_index": 0,
"dataType": ["textbox", "dropdown", "slider", "slider", "slider", "slider", "dropdown", "audio", "textbox",
"radio", "textbox", "slider"],
"session_hash": "xjwen214wqf"
}
p = '12.wav'
#print(p)
async with httpx.AsyncClient(timeout=200) as client:
r = await client.post(url, json=data)
print(r.json())
newurl = newurp + r.json().get("data")[1].get("name")
async with httpx.AsyncClient(timeout=200) as client:
r = await client.get(newurl)
with open(p, "wb") as f:
f.write(r.content)
return p
asyncio.run(modelscopeTTS({"speaker":"塔菲","text":"关注塔菲喵"}))
请确保已经安装python3.9.0 ，由于使用了非此版本的py解释器部署此项目产生的报错请自行搜索解决。
找一个你喜欢的目录，打开cmd执行
git clone https://github.com/avilliai/Bert_Vits2_Sever.git
下面获取必要文件，也可以从2.1提供的压缩包中获取，以确保git能够提供稳定更新支持
从Huggingface 下载如下三个文件并放入bert/chinese-roberta-wwm-ext-large文件夹
- flax_model.msgpack
- pytorch_model.bin
- tf_model.h5
获取模型
创建logs文件夹，模型和配置文件的放置应当如下所示。注意它们在同一个文件夹即{角色名}文件夹内
- Bert_Vits2_Sever/logs/{角色名}/{模型名(无所谓)}.pth
- Bert_Vits2_Sever/logs/{角色名}/config.json
- 双击安装脚本.bat
- 双击启动脚本.bat
双击update.bat
文件比较大github放不下，自带一个azusa模型。压缩包部署将不支持获取github更新
1、下载bert_vits2_sever.rar
- 进群628763673群文件下载
- 百度网盘 提取码：9uyg
2、双击安装脚本.bat
3、双击启动脚本.bat
从git仓库下载源码压缩包，解压，替换同名文件
测试用的代码放在test.py，激活虚拟环境并安装了对应的模型后，运行test.py如果生成了可用音频，代表测试成功。
在logs文件夹下新建一个文件夹，如otto
把你的模型和配置文件放进去
如新增一个otto语音模型则
- logs/otto/G_114514.pth
- logs/otto/config.json
以及，务必填写characters.yaml，在其中建立对你的模型的索引
要使用你的模型，需要在使用时传入对应的参数
现有方案 Manyana 已经完成对接
你也可以使用berglm 对接，它是一个打包好的exe文件
请根据你的characters.yaml填写Manyana/config/settings.yaml，在bert_speakers填写所有你bert_vits中可用的角色
先启动Manyana，随后执行 启动脚本.bat 即可
指令格式： xx说XXXXXXXXX
务必确认已填写characters.yaml，你没有的模型对应的配置可以删除
你可以用你喜欢的语言来调用这个api
在执行 启动脚本.bat 后
向http://localhost:9080/synthesize 发送post请求
如果使用colab部署，笔记里面有写，自己看
api将需要下面的参数
- text 文本
- speaker 说话人(参考characters.yaml)
以下是一个示例(json)
{
"text": "早上好，请关注我",
"speaker":"塔菲",
}
api将返回语音的二进制文件，你需要保存它
如果你熟悉python，test.py里面是一个调用实例，但我更建议使用异步的httpx而不是requests来调用它
如果你已经开始使用了，一定能感觉到，合成的速度并不能让人满意。
这时候，如果你有一张N卡，我们可以通过安装cuda,使用GPU加速来实现更快的语音合成。
- 安装cuda
- 上面的教程关于pytorch的部分不用看
- 根据你的实际情况选择一个torch版本
- 复制蓝色部分
- 在Bert_Vits_Sever文件夹打开cmd
- 依次输入如下指令
- cd venv/Scripts
- call activate.bat
- pip3 install torch==1.10.2+cu113 torchvision==0.11.3+cu113 torchaudio===0.10.2+cu113 -f https://download.pytorch.org/whl/cu113/torch_stable.html
(这是根据我的系统、包管理器、Python版本和CUDA版本所生成的，不一定适合你)
重启即可
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