按照固有思维方式，深度学习的训练环节应该在云端，毕竟本地硬件条件有限。但事实上，在语音识别和自然语言处理层面，即使相对较少的数据量也可以训练出高性能的模型，对于预算有限的同学们来说，也没必要花冤枉钱上“云端”了，本次我们来演示如何在本地训练Bert-VITS2 V2.0.2模型。
Bert-VITS2 V2.0.2基于现有数据集
目前Bert-VITS2 V2.0.2大体上有两种训练方式，第一种是基于现有数据集，即原神各角色已经标注好的语音数据，这部分内容是公开的，但是不能商用，可以在这里下载：
https://pan.ai-hobbyist.org/Genshin%20Datasets/%E4%B8%AD%E6%96%87%20-%20Chinese/%E5%88%86%E8%A7%92%E8%89%B2%20-%20Single/%E8%A7%92%E8%89%B2%E8%AF%AD%E9%9F%B3%20-%20Character
我们只需要选择喜欢的角色进行下载即可：
第二种是没有现有的数据集，即假设我们想克隆地球人随便任意一个人的声音，这种情况下我们需要收集这个人的语音素材，然后自己制作数据集。
本次我们只演示第一种训练方式，即训练现有数据集的原神角色，第二种暂且按下不表。
Bert-VITS2 V2.0.2配置模型
首先克隆项目：
git clone https://github.com/v3ucn/Bert-VITS2_V202_Train.git
随后下载新版的bert模型：
链接：https://pan.baidu.com/s/11vLNEVDeP_8YhYIJUjcUeg?pwd=v3uc
下载成功后，解压放入项目的bert目录，目录结构如下所示：
E:\work\Bert-VITS2-v202\bert>tree /f
Folder PATH listing for volume myssd
Volume serial number is 7CE3-15AE
E:.
│ bert_models.json
│
├───bert-base-japanese-v3
│ config.json
│ README.md
│ tokenizer_config.json
│ vocab.txt
│
├───bert-large-japanese-v2
│ config.json
│ README.md
│ tokenizer_config.json
│ vocab.txt
│
├───chinese-roberta-wwm-ext-large
│ added_tokens.json
│ config.json
│ pytorch_model.bin
│ README.md
│ special_tokens_map.json
│ tokenizer.json
│ tokenizer_config.json
│ vocab.txt
│
├───deberta-v2-large-japanese
│ config.json
│ pytorch_model.bin
│ README.md
│ special_tokens_map.json
│ tokenizer.json
│ tokenizer_config.json
│
└───deberta-v3-large config.json generator_config.json pytorch_model.bin README.md spm.model tokenizer_config.json
随后下载预训练模型：
https://openi.pcl.ac.cn/Stardust_minus/Bert-VITS2/modelmanage/model_readme_tmpl?name=Bert-VITS2%E4%B8%AD%E6%97%A5%E8%8B%B1%E5%BA%95%E6%A8%A1-fix
放入项目的pretrained_models目录，如下所示：
E:\work\Bert-VITS2-v202\pretrained_models>tree /f
Folder PATH listing for volume myssd
Volume serial number is 7CE3-15AE
E:. DUR_0.pth D_0.pth G_0.pth
接着把上文提到的刻晴数据集放入项目的Data目录中的raw目录：
E:\work\Bert-VITS2-v202\Data\keqing\raw\keqing>tree /f
Folder PATH listing for volume myssd
Volume serial number is 7CE3-15AE
E:.
vo_card_keqing_endOfGame_fail_01.lab
vo_card_keqing_endOfGame_fail_01.wav
如果想定制化目录结构，可以修改config.yml文件：
bert_gen: config_path: config.json device: cuda num_processes: 2 use_multi_device: false
dataset_path: Data\keqing
mirror: ''
openi_token: ''
preprocess_text: clean: true cleaned_path: filelists/cleaned.list config_path: config.json max_val_total: 8 train_path: filelists/train.list transcription_path: filelists/short_character_anno.list val_path: filelists/val.list val_per_spk: 5
resample: in_dir: raw out_dir: raw sampling_rate: 44100
至此，模型和数据集就配置好了。
Bert-VITS2 V2.0.2数据预处理
标注好的原始数据集并不能够直接进行训练，需要预处理一下，首先需要将原始数据文件转写成为标准的标注文件：
python3 transcribe_genshin.py
生成好的文件：
Data\keqing\raw/keqing/vo_card_keqing_endOfGame_fail_01.wav|keqing|ZH|我会勤加练习，拿下下一次的胜利。
Data\keqing\raw/keqing/vo_card_keqing_endOfGame_win_01.wav|keqing|ZH|胜负本是常事，不必太过挂怀。
Data\keqing\raw/keqing/vo_card_keqing_freetalk_01.wav|keqing|ZH|这「七圣召唤」虽说是游戏，但对局之中也隐隐有策算谋略之理。
这里ZH代表中文，新版的Bert-VITS2 V2.0.2也支持日文和英文，代码分别为JP和EN。
随后对文本进行预处理以及生成bert模型可读文件：
python3 preprocess_text.py python3 bert_gen.py
执行后会产生训练集和验证集文件：
E:\work\Bert-VITS2-v202\Data\keqing\filelists>tree /f
Folder PATH listing for volume myssd
Volume serial number is 7CE3-15AE
E:. cleaned.list short_character_anno.list train.list val.list
检查无误后，数据预处理就完成了。
Bert-VITS2 V2.0.2本地训练
万事俱备，只差训练。先不要着急，打开Data/keqing/config.json配置文件：
{ "train": { "log_interval": 50, "eval_interval": 50, "seed": 42, "epochs": 200, "learning_rate": 0.0001, "betas": [ 0.8, 0.99 ], "eps": 1e-09, "batch_size": 8, "fp16_run": false, "lr_decay": 0.99995, "segment_size": 16384, "init_lr_ratio": 1, "warmup_epochs": 0, "c_mel": 45, "c_kl": 1.0, "skip_optimizer": false }, "data": { "training_files": "Data/keqing/filelists/train.list", "validation_files": "Data/keqing/filelists/val.list", "max_wav_value": 32768.0, "sampling_rate": 44100, "filter_length": 2048, "hop_length": 512, "win_length": 2048, "n_mel_channels": 128, "mel_fmin": 0.0, "mel_fmax": null, "add_blank": true, "n_speakers": 1, "cleaned_text": true, "spk2id": { "keqing": 0 } }, "model": { "use_spk_conditioned_encoder": true, "use_noise_scaled_mas": true, "use_mel_posterior_encoder": false, "use_duration_discriminator": true, "inter_channels": 192, "hidden_channels": 192, "filter_channels": 768, "n_heads": 2, "n_layers": 6, "kernel_size": 3, "p_dropout": 0.1, "resblock": "1", "resblock_kernel_sizes": [ 3, 7, 11 ], "resblock_dilation_sizes": [ [ 1, 3, 5 ], [ 1, 3, 5 ], [ 1, 3, 5 ] ], "upsample_rates": [ 8, 8, 2, 2, 2 ], "upsample_initial_channel": 512, "upsample_kernel_sizes": [ 16, 16, 8, 2, 2 ], "n_layers_q": 3, "use_spectral_norm": false, "gin_channels": 256 }, "version": "2.0"
}
这里需要调整的参数是batch_size，如果显存不够，需要往下调整，否则会出现“爆显存”的问题，假设显存为8G，那么该数值最好不要超过8。
与此同时，首次训练建议把log_interval和eval_interval参数调小一点，即训练的保存间隔，方便训练过程中随时进行推理验证。
随后输入命令，开始训练：
python3 train_ms.py
程序返回：
11-22 13:20:28 INFO | data_utils.py:61 | Init dataset...
100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 581/581 [00:00<00:00, 48414.40it/s]
11-22 13:20:28 INFO | data_utils.py:76 | skipped: 31, total: 581
11-22 13:20:28 INFO | data_utils.py:61 | Init dataset...
100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 5/5 [00:00<?, ?it/s]
11-22 13:20:28 INFO | data_utils.py:76 | skipped: 0, total: 5
Using noise scaled MAS for VITS2
Using duration discriminator for VITS2
INFO:models:Loaded checkpoint 'Data\keqing\models\DUR_0.pth' (iteration 7)
INFO:models:Loaded checkpoint 'Data\keqing\models\G_0.pth' (iteration 7)
INFO:models:Loaded checkpoint 'Data\keqing\models\D_0.pth' (iteration 7)
说明训练已经开始了。
训练过程中，可以通过命令：
python3 -m tensorboard.main --logdir=Data/keqing/models
来查看loss损失率，访问：
http://localhost:6006/#scalars
一般情况下，训练损失率低于50%，并且损失函数在训练集和验证集上都趋于稳定，则可以认为模型已经收敛。收敛的模型就可以为我们所用了，如何使用训练好的模型，请移步：又欲又撩人,基于新版Bert-vits2V2.0.2音色模型雷电将军八重神子一键推理整合包分享，囿于篇幅，这里不再赘述。
训练好的模型存放在Data/keqing/models目录：
E:\work\Bert-VITS2-v202\Data\keqing\models>tree /f
Folder PATH listing for volume myssd
Volume serial number is 7CE3-15AE
E:.
│ DUR_0.pth
│ DUR_550.pth
│ DUR_600.pth
│ DUR_650.pth
│ D_0.pth
│ D_600.pth
│ D_650.pth
│ events.out.tfevents.1700625154.ly.24008.0
│ events.out.tfevents.1700630428.ly.20380.0
│ G_0.pth
│ G_450.pth
│ G_500.pth
│ G_550.pth
│ G_600.pth
│ G_650.pth
│ train.log
│
└───eval events.out.tfevents.1700625154.ly.24008.1 events.out.tfevents.1700630428.ly.20380.1
需要注意的是，首次训练需要将预训练模型拷贝到models目录。
结语
除了中文，Bert-VITS2 V2.0.2也支持日语和英语，同时提供中英日混合的Mix推理模式，欲知后事如何，且听下回分解。
