Vits2.3-Extra-v2:中文特化，如何训练及推理（新手教程）
环境：
Vits2.3-Extra-v2:中文特化修复版
auto_DataLabeling
干声10分钟左右.wav
问题描述：
Vits2.3-Extra-v2:中文特化，如何训练及推理（新手教程）
解决方案：
一、准备数据集
切分音频
本次音频数据自己录制干声10分钟左右
1.运行auto_DataLabeling\slicer-gui\slicer-gui.exe
2.点击左上角Add Audio Files，导入源音频文件
3.将输出目录设置为auto_DataLabeling\raw_audio
点击start
切片好的音频经过手动筛选删除过短的音频
4.开始标注并清理标注
根据需求运行0.带标点符号的标注.bat
5.运行2.清理用于Bert_VITS2的标注.bat清理标注
如果要另外标注删除long_character_anno里面内容（适用二次标注）
6.运行auto_DataLabeling\raw_audio.VITS数据集批量重命名.bat自动重命名文件
完成
7.把重命名文件后的音频文件放入Bert-Vits2/dataset/你的数据集名称文件夹中
8.把clean_barbara.list复制到Bert-Vits2/filelists/文件夹中
提示
别忘了改config.yml中的各个路径, 有些不好改的可以直接复制到Data文件夹里
将生成的clean_barbara.list放入Bert-Vits2/filelists/文件夹中
二、Vits2.3训练准备
1.声音重采样
将音频文件重采样为44100Hz，可以使用Audacity或者ffmpeg
本次直接运行Bert-VITS2\resample.py
操作的目录见config.yml中的in_dir与out_dir
进入bert-vits2目录
2.运行下面命令，进行声音重采样
python resample.py
3.划分标注数据
python preprocess_text.py
4.生成bert特征文件
python bert_gen.py
如报错缺少模型Erlangshen-MegatronBert-1.3B-Chinese
下载后
配置文件这边，改为1
再次生成ok
5.生成clap特征文件
python clap_gen.py
改写config.yml中的transcription_path为filelists/clean_barbara.list
6.使用底模：
在config.yml中找到train_ms，将use_base_model改为true，并将num_workers改为少于cpu核心数的值
三、开始训练
修改config.json中的"train""epoch"为你想要的训练轮数,模型会在每一千步保存一次
1.运行
Bert-Vits2/train_ms.py
2.查看训练train日志，可以看到训练进度相关信息
四、推理
1.在models文件夹，把最后训练好的文件G开头G_7000.pth，拿来推理，更改config.yml配置文件里面模型路径
2.启动web服务，打开推理页面
python webui.py
3.开始推理
4.推理完成，试听音频文件，如果听起来分辨不出说明效果可以，如果不行还需要继续训练，我这epoch 600轮效果可以了
