TTS模型：SambertHifigan个性化语音合成-中文-预训练-16k 报错

请问可以离线部署在电脑吗

根据您提供的错误信息，可以看出在使用SambertHifigan个性化语音合成模型时出现了问题。具体错误是关于"Speaker Embedding"（说话人嵌入）的模型加载失败。

错误信息中提到了以下几点：

• Speaker Embedding extractor started（说话人嵌入提取器已启动）
• se model loading error!!!（se模型加载错误！！！）
• please update your se model to ensure that the version is greater than or equal to 1.0.5（请更新您的se模型，确保版本大于或等于1.0.5）
• try load it as se.model（尝试将其作为se.model加载）
• Speaker embedding extracted successfully!（说话人嵌入成功提取！）

根据这些信息，可以得出以下结论和解决方案：

1. 您的SE（Speaker Embedding）模型版本过低，需要更新到1.0.5或更高版本。
2. 您可以尝试将SE模型加载为"se.model"，以解决加载错误。

请按照提示更新您的SE模型，并确保其版本符合要求。如果问题仍然存在，您可能需要进一步检查您的模型文件和相关设置，以确保正确加载和使用SE模型。

这个报错信息表示在加载语音合成模型时，遇到了关于说话人嵌入（Speaker Embedding）模型的问题。具体来说，报错提示需要更新说话人嵌入模型的版本，确保其版本大于或等于1.0.5。同时，建议尝试将说话人嵌入模型作为se.model进行加载。

为了解决这个问题，你需要按照以下步骤操作：

1. 确保你使用的说话人嵌入模型版本大于或等于1.0.5。如果你使用的是旧版本的模型，请下载并安装最新版本的模型。

2. 在加载语音合成模型时，确保将说话人嵌入模型作为se.model进行加载。例如，如果你使用的是Python代码，可以将以下代码添加到你的项目中：

from sambert_hifigan import SambertHifigan

# 加载语音合成模型
tts_model = SambertHifigan(se_model="path/to/your/se.model")

1. 重新运行你的项目，检查是否仍然出现报错信息。如果问题仍然存在，请查阅相关文档或寻求技术支持以获取更多帮助。

根据您提供的错误信息，问题可能出现在两个部分：

1. SE Model（声学特征提取模型）版本过低： 您需要更新您的Speaker Embedding Extractor模型，确保其版本大于或等于1.0.5。从日志中可以看出，虽然尝试以se.model加载并成功提取了说话者嵌入特征，但仍需按照提示更新模型版本。

2. local_rank 属性未定义： 在执行个性化训练脚本时，出现了 AttributeError，指出'Voice'对象没有'local_rank'属性。这通常意味着在代码中试图访问一个分布式训练相关的变量，但在Voice类中并未定义这个属性。在分布式训练的环境中，local_rank通常用来标识当前进程在GPU上的位置。

解决方法如下：

对于第一个问题，直接更新Speaker Embedding Extractor到最新版（≥1.0.5）即可。

对于第二个问题，需要在Voice类中添加local_rank属性，并确保在实例化该类时正确赋值。如果是在分布式训练环境下，可以从环境变量或者其他上下文中获取local_rank的值。例如，在PyTorch中，可以通过torch.distributed.get_rank()来获取本地rank。具体修改方式应参考整个项目中关于分布式训练的相关设置。

这个报错信息表示在加载语音合成模型时，遇到了关于说话人嵌入（Speaker Embedding）的问题。具体来说，报错提示需要更新说话人嵌入模型的版本，确保版本大于或等于1.0.5。同时，建议尝试将说话人嵌入模型作为se.model进行加载。

为了解决这个问题，你需要按照以下步骤操作：

1. 确保你的说话人嵌入模型（se.model）的版本大于或等于1.0.5。如果你没有这个模型，可以从相关资源中下载一个符合要求的版本。

2. 将下载的说话人嵌入模型放在合适的位置，例如项目根目录下。

3. 修改代码中的模型加载部分，确保正确加载了说话人嵌入模型。例如，如果你使用的是Python，可以将以下代码添加到模型加载部分：

from pathlib import Path
import torch

# 加载说话人嵌入模型
se_model_path = Path("path/to/your/se.model")
se_model = torch.load(se_model_path)

1. 重新运行程序，检查是否还有报错。如果问题仍然存在，请查阅相关文档或寻求技术支持。