Whisper-VITS-Japanese 项目常见问题解决方案

Whisper-VITS-Japanese 项目常见问题解决方案

whisper-vits-japanese Vits Japanese with Whisper as data processor (you can train your VITS even you only have audios) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/wh/whisper-vits-japanese

1. 项目基础介绍和主要编程语言

Whisper-VITS-Japanese 是一个开源项目，它基于 Google 的 Whisper 语音识别模型和 VITS（Voice Integration To Speech）语音合成模型，用于处理和训练日语语音数据。该项目将 Whisper 作为 VITS 的数据处理器，能够自动将长音频切片并生成对应的字幕文件（SRT），进而转换为适合 VITS 训练的数据格式。项目的主要编程语言是 Python。

2. 新手常见问题及解决步骤

问题一：如何准备音频数据？

问题描述： 新手在使用该项目时，不知道如何准备和格式化音频数据以供项目使用。

解决步骤：

1. 确保音频文件格式为 WAV，且采样率为 22050Hz，位深度为 16bit。
2. 将音频文件命名为 speakerId_XXXX.wav 的格式，其中 speakerId 是说话者的标识符，XXXX 是音频文件的唯一编号。
3. 将命名好的音频文件放入项目指定的音频文件夹中。

问题二：如何处理音频文件以生成 SRT 和 CSV 文件？

问题描述： 新手不知道如何使用项目中的工具将音频文件处理成 SRT 和 CSV 文件。

解决步骤：

1. 运行项目中的 auto.py 脚本，该脚本会自动调用 Whisper 识别音频并生成 SRT 文件。
2. 使用 AudioSegment 包根据 SRT 文件中的时间戳切分音频，生成短音频片段。
3. 将 SRT 文件转换为 CSV 文件，CSV 文件应包含音频片段的起始时间、结束时间、抄本和路径。

问题三：如何运行训练脚本？

问题描述： 新手不知道如何开始训练 VITS 模型。

解决步骤：

1. 修改 train.py 脚本中的配置参数，包括音频路径、模型参数等。
2. 在项目根目录下运行 train.py 脚本开始训练。
3. 监控训练进度，确保没有错误发生。如有错误，查看错误信息并针对问题进行调整。

在遇到其他问题时，建议查阅项目的 README 文件和官方文档，或向社区寻求帮助。

whisper-vits-japanese Vits Japanese with Whisper as data processor (you can train your VITS even you only have audios) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/wh/whisper-vits-japanese

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