MOSS-TTSDの微調整には以下の手順が必要です：
- データセットの準備ダイアログテキストと対応するオーディオをJSON形式で照合し、データの品質（サンプルレートや明瞭度など）を保証します。
- 微調整方法の選択フルモデル・ファインチューニングまたは低リソース必要なLoRAファインチューニングをサポート（必須）
lora_config(設定ファイル）。 - スクリプトの実行実施
python finetune/finetune.pyモデル・パス、データ・ディレクトリ、出力パス、トレーニング設定を指定します。 - 検証結果データセットを繰り返し最適化したり、ハイパーパラメータを調整したりして、微調整されたモデルの生成をテストします。
注：フルモデル・ファインチューニングにはより高い計算リソースが必要であり、GPUを推奨します。LoRAファインチューニングはリソースが限られたシナリオにより適しています。
この答えは記事から得たものである。MOSS-TTSD: オープンソースのバイリンガル対話用音声生成ツールについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " MOSS-TTSDモデルの微調整にはどのような準備が必要ですか？
