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--- informatica:inteligencia_artificial:tts [2026/06/26 14:04] – [Entrenar COQUI TTS con VITS] jose
+++ informatica:inteligencia_artificial:tts [2026/06/26 18:55] (current) – jose
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 Luego lo ejecutamos con (cambiar directorio de entreno):
-<code>
+  python entrenar_vits.py --device mps --continue_path resultado_entrenamiento/mi_voz_vits_rapida-June-26-2026_05+24PM-ca2cf515 --epochs 200
-tts --text "Hola! Este soy yo hablando a la velocidad del rayo con mi modelo VITS personalizado." \
-    --config_path resultado_entrenamiento/mi_voz_vits_rapida-June-26-2026_02+39PM-ca2cf515/config.json \
+En mi caso:
-    --model_path resultado_entrenamiento/mi_voz_vits_rapida-June-26-2026_02+39PM-ca2cf515/best_model.pth \
+  python entrenar_vits.py --device mps --continue_path resultado_entrenamiento/entrenamiento1 --epochs 200
-    --out_path salida_inmediata.wav
-</code>
 MAC:
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 Las notas de audio están en
   open ~/Library/Group\ Containers/group.com.apple.VoiceMemos.shared
+====== Gráficas de rendimiento ======
+Levantamos servidor tensor con:
+  tensorboard --logdir=/Users/T054810/Personal/IA/coqui-ai-TTS_beta/resultado_entrenamiento/
+Entramos en: http://localhost:6006/
+Sacado de chatGPT:
+<code>
+oss_disc y loss_gen: Son las gráficas de rendimiento del Discriminador y el Generador de VITS. Verás curvas que van bajando. Cuanto más abajo y estables estén, mejor y más limpia sonará tu voz.
+loss_mel: Te indica cómo de bien está aprendiendo el modelo a imitar las frecuencias exactas de tu tono de voz.
+Rendimiento de tiempo: Te muestra cuántos segundos tarda por cada paso de entrenamiento.
+</code>