Vega
Vega
数据太少，建议基于一个稳定的模型上再训练
新电脑的依赖有问题。。python以前装过东西嘛？
Pyworld requires to install C++ compiler, please make sure yours is correctly installed.
windows的pyworld可以支持3.9，但我额外按提示安装了C++ compiler,
最好是小时级别得
> 完全小白尝试，我想训练比如原神里安柏的声音，但发现训练出来都不像，可能因为声优配音通常都不是平调，会带有很多感情语气吧，不知道收集所有配音做个数据集后再训练会不会好一点？、像 #460 那样进行特化训练？，有模型分享更集中一点的平台吗？自己大概是训练不出来了，碰碰运气搞一搞  目前，除了使用默认数据集Dataset、更改模型Synthesizer和Browse加入某个音频以外，其他栏目的作用和影响并不是很清楚 看起来你都还没训练把？
> 我想，配音数据过少的情况下，我或许可以把合成出来的某些句子，依靠自己的听力判断是否相像，挑出其中相像的拿来训练，循环往复，是不是就越来越接近了 效率会比较低 可以看下一楼的视频教程
> 目前我发现关于文本的标注中的词之间的停顿都没有加入模型进行训练，是这部分不好处理吗。因为现在克隆出的人声停顿还不太好。 理论上可以加入的，预处理部分改下代码应该就可以了，有木有兴趣验证一下？可以帮忙找机器跑。另外注意symbols得覆盖停顿标志
窗口太小，用鼠标拉大一点
文本保存为utf8试试