Update config.yml

config.yml

@@ -4,7 +4,7 @@
 # 拟提供通用路径配置，统一存放数据，避免数据放得很乱
 # 每个数据集与其对应的模型存放至统一路径下，后续所有的路径配置均为相对于datasetPath的路径
 # 不填或者填空则路径为相对于项目根目录的路径
-dataset_path: "Data/Azuma"
+dataset_path: ""
 
 # 模型镜像源，默认huggingface，使用openi镜像源需指定openi_token
 mirror: ""
@@ -17,16 +17,16 @@ resample:
   sampling_rate: 44100
   # 音频文件输入路径，重采样会将该路径下所有.wav音频文件重采样
   # 请填入相对于datasetPath的相对路径
-  in_dir: "audios/raw" # 相对于根目录的路径为 /datasetPath/in_dir
+  in_dir: "dataset_raw/{speaker}" # 相对于根目录的路径为 /datasetPath/in_dir
   # 音频文件重采样后输出路径
-  out_dir: "audios/wavs"
+  out_dir: "dataset/{speaker}"
 
 
 # preprocess_text 数据集预处理相关配置
 # 注意， “:” 后需要加空格
 preprocess_text:
   # 原始文本文件路径，文本格式应为{wav_path}|{speaker_name}|{language}|{text}。
-  transcription_path: "filelists/.list"
+  transcription_path: "filelists/ATRI.list"
   # 数据清洗后文本路径，可以不填。不填则将在原始文本目录生成
   cleaned_path: ""
   # 训练集路径
@@ -34,7 +34,7 @@ preprocess_text:
   # 验证集路径
   val_path: "filelists/val.list"
   # 配置文件路径
-  config_path: "config.json"
+  config_path: "configs/config.json"
   # 每个语言的验证集条数
   val_per_lang: 4
   # 验证集最大条数，多于的会被截断并放到训练集中
@@ -47,12 +47,12 @@ preprocess_text:
 # 注意， “:” 后需要加空格
 bert_gen:
   # 训练数据集配置文件路径
-  config_path: "config.json"
+  config_path: "configs/config.json"
   # 并行数
   num_processes: 4
   # 使用设备：可选项 "cuda" 显卡推理，"cpu" cpu推理
   # 该选项同时决定了get_bert_feature的默认设备
-  device: "cuda"
+  device: "cpu"
   # 使用多卡推理
   use_multi_device: false
 
@@ -60,11 +60,11 @@ bert_gen:
 # 注意， “:” 后需要加空格
 emo_gen:
   # 训练数据集配置文件路径
-  config_path: "config.json"
+  config_path: "configs/config.json"
   # 并行数
   num_processes: 4
   # 使用设备：可选项 "cuda" 显卡推理，"cpu" cpu推理
-  device: "cuda"
+  device: "cpu"
   # 使用多卡推理
   use_multi_device: false
 
@@ -81,19 +81,19 @@ train_ms:
     # THE_ENV_VAR_YOU_NEED_TO_USE: "1234567"
   # 底模设置
   base:
-    use_base_model: True
+    use_base_model: false
     repo_id: "Stardust_minus/Bert-VITS2"
-    model_image: "Bert-VITS2_2.3_huge" # openi网页的模型名
+    model_image: "Bert-VITS2_2.1-Emo底模" # openi网页的模型名
   # 训练模型存储目录：与旧版本的区别，原先数据集是存放在logs/model_name下的，现在改为统一存放在Data/你的数据集/models下
   model: "models"
   # 配置文件路径
-  config_path: "config.json"
+  config_path: "configs/config.json"
   # 训练使用的worker，不建议超过CPU核心数
   num_workers: 16
   # 关闭此项可以节约接近50%的磁盘空间，但是可能导致实际训练速度变慢和更高的CPU使用率。
   spec_cache: True
   # 保存的检查点数量，多于此数目的权重会被删除来节省空间。
-  keep_ckpts: 100
+  keep_ckpts: 8
 
 
 # webui webui配置
@@ -102,9 +102,9 @@ webui:
   # 推理设备
   device: "cpu"
   # 模型路径
-  model: "models/G_18200.pth"
+  model: "Data/ATRI/models/G_25000.pth"
   # 配置文件路径
-  config_path: "config.json"
+  config_path: "configs/config.json"
   # 端口号
   port: 7860
   # 是否公开部署，对外网开放
@@ -133,7 +133,7 @@ server:
       # 模型config.json的路径
       config: ""
       # 模型使用设备，若填写则会覆盖默认配置
-      device: "cuda"
+      device: "cpu"
       # 模型默认使用的语言
       language: "ZH"
       # 模型人物默认参数
@@ -172,6 +172,6 @@ server:
 # 请不要在github等网站公开分享你的app id 与 key
 translate:
   # 你的APPID
-  "app_key": ""
+  "app_key": "20230712001741542"
   # 你的密钥
-  "secret_key": ""
+  "secret_key": "XsGlsXvlmC4sn6EcrGW5"