BERT

首次引入大模型!Bert-vits2-Extra中文特化版40秒素材复刻巫师3叶奈法

Bert-vits2项目又更新了,更新了一个新的分支:中文特化,所谓中文特化,即针对中文音色的特殊优化版本,纯中文底模效果百尺竿头更进一步,同时首次引入了大模型,使用国产IDEA-CCNL/Erlangshen-MegatronBert-1.3B大模型作为Bert特征提取,基本上完全解决了发音的ba ......
巫师 Bert-vits 素材 模型 Extra

huggingface--bert

按照huggangingface上的说明文档,进行一 一 学习的 dmis-lab/biobert-v1.1 · Hugging Face BERT (huggingface.co) BertConfig: 包含BERT模型所有配置参数的类。它定义了模型的大小,例如隐藏层的数量、注意力头的数量等。 ......
huggingface bert

Bert-vits2最终版Bert-vits2-2.3云端训练和推理(Colab免费GPU算力平台)

对于深度学习初学者来说,JupyterNoteBook的脚本运行形式显然更加友好,依托Python语言的跨平台特性,JupyterNoteBook既可以在本地线下环境运行,也可以在线上服务器上运行。GoogleColab作为免费GPU算力平台的执牛耳者,更是让JupyterNoteBook的脚本运行 ......
Bert-vits Bert vits 云端 Colab

BERT模型

BERT模型介绍 BERT模型的全称是:BidirectionalEncoder Representations from Transformer。从名字中可以看出,BERT模型的目标是利用大规模无标注语料训练、获得文本的包含丰富语义信息的Representation,即:文本的语义表示,然后将文本 ......
模型 BERT

Bert-vits2-2.3-Final,Bert-vits2最终版一键整合包(复刻生化危机艾达王)

近日,Bert-vits2发布了最新的版本2.3-final,意为最终版,修复了一些已知的bug,添加基于 WavLM 的 Discriminator(来源于 StyleTTS2),令人意外的是,因情感控制效果不佳,去除了 CLAP情感模型,换成了相对简单的 BERT 融合语义方式。 事实上,经过2 ......
Bert-vits 生化危机 Bert vits 危机

云端开炉,线上训练,Bert-vits2-v2.2云端线上训练和推理实践(基于GoogleColab)

对于笔者这样的穷哥们来讲,GoogleColab就是黑暗中的一道光,就算有训练时长限制,也能凑合用了,要啥自行车?要饭咱也就别嫌饭馊了,本次我们基于GoogleColab在云端训练和推理Bert-vits2-v2.2项目,复刻那黑破坏神角色莉莉丝(lilith)。 ......
云端 GoogleColab Bert-vits Bert vits

Bert-vits2-v2.2新版本本地训练推理整合包(原神八重神子英文模型miko)

近日,Bert-vits2-v2.2如约更新,该新版本v2.2主要把Emotion 模型换用CLAP多模态模型,推理支持输入text prompt提示词和audio prompt提示语音来进行引导风格化合成,让推理音色更具情感特色,并且推出了新的预处理webuI,操作上更加亲民和接地气。 更多情报请 ......
Bert-vits 模型 Bert vits miko

Bert【1】-基础

2018年的10月11日,Google发布的论文《Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding》, 成功在 11 项 NLP 任务中取得 state of the art 的结果,赢得自然语言处理 ......
基础 Bert

Bert-vits2新版本V2.1英文模型本地训练以及中英文混合推理(mix)

中英文混合输出是文本转语音(TTS)项目中很常见的需求场景,尤其在技术文章或者技术视频领域里,其中文文本中一定会夹杂着海量的英文单词,我们当然不希望AI口播只会念中文,Bert-vits2老版本(2.0以下版本)并不支持英文训练和推理,但更新了底模之后,V2.0以上版本支持了中英文混合推理(mix) ......
中英 Bert-vits 模型 Bert vits

义无反顾马督工,Bert-vits2V210复刻马督工实践(Python3.10)

Bert-vits2更新了版本V210,修正了日/英的bert对齐问题,效果进一步优化;对底模使用的数据进行优化和加量,减少finetune失败以及电音的可能性;日语bert更换了模型,完善了多语言推理。 ......
义无反顾 Bert-vits Python3 Python Bert

本地训练,立等可取,30秒音频素材复刻霉霉讲中文音色基于Bert-VITS2V2.0.2

之前我们使用Bert-VITS2V2.0.2版本对现有的原神数据集进行了本地训练,但如果克隆对象脱离了原神角色,我们就需要自己构建数据集了,事实上,深度学习模型的性能和泛化能力都依托于所使用的数据集的质量和多样性,本次我们在本地利用Bert-VITS2V2.0.2对霉霉讲中文的音色进行克隆实践。 霉 ......
音色 Bert-VITS 素材 音频 Bert

本地训练,开箱可用,Bert-VITS2 V2.0.2版本本地基于现有数据集训练(原神刻晴)

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-VITS 版本 数据 Bert VITS

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

Bert-vits2项目近期炸裂更新,放出了v2.0.2版本的代码,修正了存在于2.0先前版本的重大bug,并且重炼了底模,本次更新是即1.1.1版本后最重大的更新,支持了三语言训练及混合合成,并且做到向下兼容,可以推理老版本的模型,本次我们基于新版V2.0.2来本地推理原神小姐姐们的音色模型。 具 ......
音色 雷电 Bert-vits 将军 模型

自然语言处理预训练——预训练BERT

原始的BERT有两个版本,其中基本模型有1.1亿个参数,大模型有3.4亿个参数。 在预训练BERT之后,我们可以用它来表示单个文本、文本对或其中的任何词元。 在实验中,同一个词元在不同的上下文中具有不同的BERT表示。这支持BERT表示是上下文敏感的。 ......
自然语言 自然 语言 BERT

自然语言处理预训练——用于预训练BERT的数据集

为了预训练 14.8节中实现的BERT模型,我们需要以理想的格式生成数据集,以便于两个预训练任务:遮蔽语言模型和下一句预测。一方面,最初的BERT模型是在两个庞大的图书语料库和英语维基百科(参见 14.8.5节)的合集上预训练的,但它很难吸引这本书的大多数读者。另一方面,现成的预训练BERT模型可能 ......
自然语言 自然 语言 数据 BERT

自然语言处理预训练—— 来自Transformers的双向编码器表示(BERT)

我们已经介绍了几种用于自然语言理解的词嵌入模型。在预训练之后,输出可以被认为是一个矩阵,其中每一行都是一个表示预定义词表中词的向量。事实上,这些词嵌入模型都是与上下文无关的。让我们先来说明这个性质。 从上下文无关到上下文敏感 ELMo(Embeddings from Language Models) ......

BERT语言模型微调出现错误: AttributeError: 'str' object has no attribute 'item'

如下代码报错为 AttributeError: 'str' object has no attribute 'item' for step, batch in enumerate(self.train_data): if step % 40 == 0 and not step == 0: elaps ......
39 AttributeError attribute 模型 错误

bert双塔

import sysimport tensorflow as tffrom keras import Input, Modelimport keras.layers as layersfrom keras.layers import Dotfrom transformers import TFAut ......
bert

使用Bert模型实现embedding嵌入

参考文献:保姆级教程,用PyTorch和BERT进行文本分类 - 知乎 (zhihu.com) 模型地址:https://huggingface.co/bert-base-cased from transformers import BertTokenizer, BertModel tokenize ......
embedding 模型 Bert

什么是Bert

论文:https://arxiv.org/abs/1810.04805 定义: BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是一种自然语言处理(NLP)中的预训练模型,由Google在2018年提出。BERT的关键创新是使 ......
Bert

基于BERT的文本分类(以2023年CCF的小样本数据分类任务为例)

文本分类任务 1、问题分析 文本分类作为NLP的入门任务,因为其应用广泛被大家熟知,文本以今年的竞赛为例,详细的说明一下文本分类任务的实现步骤,竞赛如下: 因为该赛题是一个文本分类的任务,我们需要知道该任务的输入和输出,数据介绍如下,根据数据我们可以看出文本的输入分别是专利的title、assign ......
样本 文本 任务 数据 BERT

深度解析BERT:从理论到Pytorch实战

本文从BERT的基本概念和架构开始,详细讲解了其预训练和微调机制,并通过Python和PyTorch代码示例展示了如何在实际应用中使用这一模型。我们探讨了BERT的核心特点,包括其强大的注意力机制和与其他Transformer架构的差异。 关注TechLead,分享AI全维度知识。作者拥有10+年互 ......
实战 深度 Pytorch 理论 BERT

比Transformer更好,无Attention、MLPs的BERT、GPT反而更强了

前言 本文探索了 Monarch Mixer (M2) ,这是一种在序列长度和模型维度上都是次二次的新架构,并且在现代加速器上具有很高的硬件效率。 本文转载自机器之心 仅用于学术分享,若侵权请联系删除 欢迎关注公众号CV技术指南,专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读、CV招聘信息。 ......
Transformer Attention MLPs BERT GPT

栩栩如生,音色克隆,Bert-vits2文字转语音打造鬼畜视频实践(Python3.10)

诸公可知目前最牛逼的TTS免费开源项目是哪一个?没错,是Bert-vits2,没有之一。它是在本来已经极其强大的Vits项目中融入了Bert大模型,基本上解决了VITS的语气韵律问题,在效果非常出色的情况下训练的成本开销普通人也完全可以接受。 BERT的核心思想是通过在大规模文本语料上进行无监督预训 ......
栩栩如生 音色 Bert-vits 语音 Python3

8 Innovative BERT Knowledge Distillation Papers That Have Changed The Landscape of NLP

8 Innovative BERT Knowledge Distillation Papers That Have Changed The Landscape of NLP Contemporary state-of-the-art NLP models are difficult to be ut ......

A Visual Guide to Using BERT for the First Time

https://jalammar.github.io/a-visual-guide-to-using-bert-for-the-first-time/ A Visual Guide to Using BERT for the First Time Translations: Chinese, Kor ......
Visual Guide First Using BERT

手动实现BERT

本文重点介绍了如何从零训练一个BERT模型的过程,包括整体上BERT模型架构、数据集如何做预处理、MASK替换策略、训练模型和保存、加载模型和测试等。 一.BERT架构 BERT设计初衷是作为一个通用的backbone,然后在下游接入各种任务,包括翻译任务、分类任务、回归任务等。BERT模型架构如下 ......
手动 BERT

预训练Bert模型输出类型为str问题解决

input_ids=keras.layers.Input(shape=(MAXLEN,),dtype='int32') attention_mask=keras.layers.Input(shape=(MAXLEN,),dtype='int32') token_type_ids=keras.laye ......
模型 类型 问题 Bert str

【学习笔记】BERT

BERT问答 BERT分为哪两种任务,各自的作用是什么; 在计算MLM预训练任务的损失函数的时候,参与计算的Tokens有哪些?是全部的15%的词汇还是15%词汇中真正被Mask的那些tokens? 在实现损失函数的时候,怎么确保没有被 Mask 的函数不参与到损失计算中去; BERT的三个Embe ......
笔记 BERT

三步实现BERT模型迁移部署到昇腾

本文分享自华为云社区 《bert模型昇腾迁移部署案例》,作者:AI印象。 镜像构建 1. 基础镜像(由工具链小组统一给出D310P的基础镜像) From xxx 2. 安装mindspore 2.1.0,假定whl包和tar包已经下载到本地,下载地址:https://www.mindspore.cn ......
模型 BERT