Bert-VITS2

用BERT增强的VITS2，让语音合成更自然、多语言更流畅

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署音频音乐 🍴 复刻 1307 🐛 待处理 2 👀 关注 49

GitHub ↗

GitHub 星标 ★ 8801

维护状态活跃

是否开源开源

定价模式 🏷️完全免费开源项目，AGPL-3.0许可，可免费自部署使用。

项目预览

项目数据

分类音频音乐

开发团队fishaudio

GitHubhttps://github.com/fishaudio/Bert-VITS2

定价模式🏷️完全免费

价格说明开源项目，AGPL-3.0许可，可免费自部署使用。

访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署

是否开源是

开源协议AGPL-3.0

主要语言Python

技术栈/模型agent,bert,bert-vits,bert-vits2,fish,fish-speech,llm,tts,vits,vits2,vocoder

GitHub 星标★ 8801

上线时间2023-07-29 00:00:00

代码更新2026-11-02

仓库体积9.8 MB

本站数据更新2026-11-08

维护状态活跃

收录时间2026-08-09

浏览次数8

项目介绍

Bert-VITS2 是一个基于 VITS2 架构、引入多语言 BERT 特征的开源语音合成（TTS）项目。它解决了传统端到端 TTS 模型在多语言、多说话人场景下韵律和音色表现力不足的问题。核心能力包括：利用 BERT 提取文本的语义和上下文特征，增强语音的自然度和情感表达；支持多语言（中、英、日等）混合输入和跨语言合成；提供多说话人训练与推理，可定制音色；集成了多种声码器（vocoder）以提升音频质量。项目代码基于 PyTorch，提供完整的训练、微调和推理流程，并附带预训练模型和 WebUI 界面，方便开发者快速部署和二次开发。它广泛应用于游戏配音、有声书、虚拟主播、语音助手等场景，是当前开源 TTS 社区中活跃且效果领先的模型之一。

Star 增长趋势

本站每日记录该项目 GitHub 星标变化，观测越久曲线越完整

数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 8801

技术标签

agent bert llm tts vits

使用教程

⚠ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理；原始文档不完整，部分步骤为通用流程推断，实际安装请以项目官方文档为准。

难度：进阶约 10 分钟部署方式：本地安装 4 步

⚠ 该项目 README 未提供完整安装说明，以下步骤为通用流程，请以官方文档为准。

环境要求

Python 环境（项目为 Python 项目）
Git（用于克隆仓库）
可访问 GitHub 的网络

安装与启动步骤

1克隆仓库

从 GitHub 克隆 Bert-VITS2 项目到本地。
```
git clone https://github.com/fishaudio/Bert-VITS2.git
```
2进入目录

进入克隆下来的项目根目录。
```
cd Bert-VITS2
```
3阅读快速指南

README 指示参考 webui_preprocess.py 文件作为简易教程，请打开该文件查看。
4考虑替代方案

README 推荐使用 Fish-Speech 替代，本项目短期内不再维护。