要将语音合成模型 SamBERT 和 HiFi-GAN 转换为 ONNX 模型，您可以按照以下步骤进行操作：

1. 确保已经安装了所需的软件和库。您需要安装 TensorFlow、PyTorch 和 ONNX。同时，确保您的 Python 环境中已经安装了必要的库，如 pip install tensorflow[cpu] 和 pip install torch torchvision torchaudio。
2. 下载或克隆 SamBERT 和 HiFi-GAN 的源代码。
3. 对于 SamBERT，您需要按照官方文档提供的指南进行预训练和微调。如果您已经有了预训练的 SamBERT 模型，可以跳过这一步。
4. 对于 HiFi-GAN，您需要按照官方文档提供的指南进行训练。同样，如果您已经有了训练好的 HiFi-GAN 模型，可以跳过这一步。
5. 对于每个模型，找到其源代码中提供的导出模型为 ONNX 的函数。通常，这些函数会使用 PyTorch 的 torch.onnx.export() 函数。
6. 在运行导出函数之前，确保您已经正确设置了模型的输入和输出。您需要提供输入的音频文件或音频数据作为模型的输入，并指定期望的输出格式。
7. 运行导出函数，将模型保存为 ONNX 格式的文件。
   ```

   导出 SamBERT 为 ONNX 模型

   torch.onnx.export(sambert_model, input_audio, "sambert_model.onnx")

导出 HiFi-GAN 为 ONNX 模型

torch.onnx.export(hifigan_model, input_audio, "hifigan_model.onnx")
```

请注意，上述代码中的 sambert_model 和 hifigan_model 是您已经训练好的 SamBERT 和 HiFi-GAN 模型的实例，input_audio 是用于导出模型的输入音频数据或文件。

关于您的 SamBERT 导出失败的问题，您可以尝试以下方法来解决：

1. 检查 SamBERT 的版本和配置是否与文档一致。确保您使用的是与文档兼容的版本和配置。
2. 检查输入的音频数据是否符合 SamBERT 的要求。确保输入的音频数据格式、采样率和其他参数与 SamBERT 所接受的输入匹配。
3. 检查是否有任何错误或警告信息在运行导出函数时出现。这些信息可以帮助您定位问题。
4. 如果以上方法都没有解决问题，您可以尝试在 SamBERT 的开发者社区或相关论坛上寻求帮助。开发者可能能够提供更具体的指导和解决方案。

希望这些信息能够帮助您将 SamBERT 和 HiFi-GAN 转换为 ONNX 模型。如果您有任何其他问题，请随时提问。