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前面我们通过视频 OCR 技术识别老剧台词、通过 Wave2Lip 技术实现人声同步、通过 GFP_GAN 实现图像人脸增强，还通过 Real-ESRGAN 实现了图像质量增强，相当于实现了图片、视频的全方位处理，本文基于语音进行自定义处理，通过 Bert-VITS2 训练自定义语音，模仿指定角色发声。

二.前期准备

1.Conda 环境搭建

git 地址: https://github.com/fishaudio/Bert-VITS2/

博主网不好，直接把代码下载下来了再传到服务器了。

cd Bert-VITS2-master
 
conda create -n vits2 python=3.9
conda activate vits2
 
pip install torch==2.0.1 torchvision==0.15.2 torchaudio==2.0.2
pip install -r requirements.txt
 
pip install openai-whisper

如果在国内安装比较慢，可以在 pip 命令后指定源，博主这里使用清华源:

pip install xxx -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

执行完毕后激活环境:

conda activate vits2

2.Bert 模型下载

这里主要下载中文、英文、日文的相关 Bert 模型，用来识别文字，为什么有日本版本，后面了解了一下这个开源项目里很多大佬都喜欢玩原神，所以很多语音需要用到。这也可能是为什么 git 里开发大佬们的头像都很二次元的原因。

Tips:

这里最新版本需要下载 4 个 Bert 模型，老版本需要 3 个，大家可以在运行时关注模型的报错信息，一般是 Connection 请求失败，此时会打日志告知请求哪个 Hugging Face 的链接失败了，我们找到这个链接并在 bert 目录下找到对应文件地址，把模型文件都下进来就可以，这个比较有普适性。

◆ 中文

链接: https://huggingface.co/hfl/chinese-roberta-wwm-ext-large/tree/main

下载 pytorch_model.bin 文件，放置到 bert/chinese-roberta-wwm-ext-large/ 文件夹下:

◆ 英文

链接: https://huggingface.co/microsoft/deberta-v3-large/tree/main

下载 pytroch_model.bin 与 spm.model，放置到 bert/deberta-v3-large/ 文件夹下:

◆ 日文- 1

链接: https://huggingface.co/ku-nlp/deberta-v2-large-japanese/tree/main

下载 pytorch_model.bin，放置到 bert/deberta-v2-large-japanese/ 文件夹下:

◆ 日文- 2

链接: https://huggingface.co/ku-nlp/deberta-v2-large-japanese-char-wwm

下载 pytorch_model.bin，放置到 bert/deberta-v2-large-japanese-char-wwm/ 文件夹下:

3.预训练模型下载

预训练模型链接: https://openi.pcl.ac.cn/Stardust_minus/Bert-VITS2/

上面的链接包含 "Bert-VITS2中日底模" 文件，大家需要在页面注册后才能下载，模型下载后放到 /data/models 目录下，这里需要事先在 git 目录下 mkdir data 创建 data 文件夹:

三.数据准备

1.音频文件批量处理

由于我们的任务是训练学习目标角色的声音，所以需要准备对应角色的语音片段，语音是 mp3 格式，但是音频处理一般都会转换为 wav 格式。

◆ 创建文件地址

首先在项目内创建文件夹存储对应音频内容:

mkdir -p data
mkdir -p data/long
mkdir -p data/short
mkdir -p data/long/swk

这里 long 存放长语音，short 存放短语音，当然如果你是现成切好的，那就直接都放到 short 就可以，这里博主准备了一段孙悟空的长语音放在 long 文件夹下。

◆ 长短语音切割

在项目内创建 spilit_reg.py，在 main 函数下的 persons 数组内传入 long 文件夹内角色的名称，如果有多个角色训练样本，可以在数组中传入多个。

import os
from pathlib import Path
import librosa
from scipy.io import wavfile
import numpy as np
import whisper
 
 
def split_long_audio(model, filepaths, save_dir, person, out_sr=44100):
    files = os.listdir(filepaths)
    filepaths=[os.path.join(filepaths, i) for i in files]
 
    for file_idx, filepath in enumerate(filepaths):
 
        save_path = Path(save_dir)
        save_path.mkdir(exist_ok=True, parents=True)
 
        print(f"Transcribing file {file_idx}: '{filepath}' to segments...")
        result = model.transcribe(filepath, word_timestamps=True, task="transcribe", beam_size=5, best_of=5)
        segments = result['segments']
 
        wav, sr = librosa.load(filepath, sr=None, offset=0, duration=None, mono=True)
        wav, _ = librosa.effects.trim(wav, top_db=20)
        peak = np.abs(wav).max()
        if peak > 1.0:
            wav = 0.98 * wav / peak
        wav2 = librosa.resample(wav, orig_sr=sr, target_sr=out_sr)
        wav2 /= max(wav2.max(), -wav2.min())
 
        for i, seg in enumerate(segments):
            start_time = seg['start']
            end_time = seg['end']
            wav_seg = wav2[int(start_time * out_sr):int(end_time * out_sr)]
            wav_seg_name = f"{person}_{i}.wav"
            i += 1
            out_fpath = save_path / wav_seg_name
            wavfile.write(out_fpath, rate=out_sr, data=(wav_seg * np.iinfo(np.int16).max).astype(np.int16))
 
 
# 使用whisper语音识别
def transcribe_one(audio_path): 
    audio = whisper.load_audio(audio_path)
    audio = whisper.pad_or_trim(audio)
    mel = whisper.log_mel_spectrogram(audio).to(model.device)
    _, probs = model.detect_language(mel)
    print(f"Detected language: {max(probs, key=probs.get)}")
    lang = max(probs, key=probs.get)
    options = whisper.DecodingOptions(beam_size=5)
    result = whisper.decode(model, mel, options)
 
    print(result.text)
    return result.text
 
 
if __name__ == '__main__':
    whisper_size = "medium"
    model = whisper.load_model(whisper_size)
 
    persons = ['swk']
 
    for person in persons:
        audio_path = f"./data/short/{person}"
        if os.path.exists(audio_path):
            for filename in os.listdir(audio_path):
                file_path = os.path.join(audio_path, filename)
                os.remove(file_path)
        split_long_audio(model, f"./data/long/{person}", f"./data/short/{person}", person)
        files = os.listdir(audio_path)
        file_list_sorted = sorted(files, key=lambda x: int(os.path.splitext(x)[0].split('_')[1]))
        filepaths = [os.path.join(audio_path, i) for i in file_list_sorted]
        for file_idx, filepath in enumerate(filepaths):
            text = transcribe_one(filepath)
            with open(f"./data/short/{person}/{person}_{file_idx}.lab", 'w') as f:
                f.write(text)

上面的代码会把长音频分割为多个短音频，并且识别语音内容，结果放置在 /data/short 下对应的 peoson 目录中:

python  spilit_reg.py

wav 为切割后的短音频，lab 为语音识别的内容。

2.训练文件地址生成

在项目下 vim gen_filelist.py

import os
 
out_file = f"filelists/full.txt"
 
def process():
    persons = ['swk']
    ch_language = 'ZH'
 
    with open(out_file, 'w', encoding="Utf-8") as wf:        
        for person in persons:
            path = f"./data/short/{person}"
            files = os.listdir(path)
            for f in files:
                if f.endswith(".lab"):
                    with open(os.path.join(path, f), 'r', encoding="utf-8") as perFile:
                        line = perFile.readline() 
                        result = f"./data/short/{person}/{f.split('.')[0]}.wav|{person}|{ch_language}|{line}"
                        wf.write(f"{result}\n")
 
 
if __name__ == "__main__":
    process()

和上面一样，将 persons 文件夹写入自己的单个或多个角色名称对应的文件夹名字，语言就 ZH 即中文。

python gen_filelist.py

运行后在 filelists 文件夹下生成 full.txt 文件，其内部保存了训练地址与中文以及音频的对应:

...

./data/short/swk/swk_3.wav|swk|ZH|不见
./data/short/swk/swk_82.wav|swk|ZH|早上喂養白馬水草條魚

...

3.模型训练配置生成

◆ 默认配置生成

python preprocess_text.py

第一次执行 preprocess_text.py 文件会基于 configs 的文件生成默认的 config.yml 配置文件。

已根据默认配置文件default_config.yml生成配置文件config.yml。请按该配置文件的说明进行配置后重新运行。
如无特殊需求，请勿修改default_config.yml或备份该文件。

◆ 自定义配置

配置文件很长，我们主要改变下面几项：

- resample 对应我们的输入输出数据地址

- preprocess_text 对应我们预处理后生成的文件对应地址

- bert_gen bert 生成的配置文件地址，这个是源代码自带的，可以修改

- train_ms 配置训练的内容，models 为基座模型即我们上面刚下的预训练模型

- webui 这里根据自己情况定，博主在服务器上非本机开发，所以没有用 webui

dataset_path: ""
 
resample:
  in_dir: "data/short" 
  out_dir: "data/short"
 
preprocess_text:
  transcription_path: "filelists/full.txt"
  cleaned_path: ""
  train_path: "filelists/train.txt"
  val_path: "filelists/val.txt"
  config_path: "configs/config.json"
 
bert_gen:
  config_path: "configs/config.json"
 
train_ms:
  model: "data/models"
  config_path: "configs/config.json"
 
webui:
  device: "cuda"
  model: "models/G_8000.pth"
  config_path: "configs/config.json"

除此之外，一些更详细的配置，例如 train_ms 里训练的 epoch 等等，可以在 configs/config.json 查看并修改: