我的经验是9000~11000步左右的模型比较合适。过低不太像,过高则过拟合充满电音。 值得注意的是,4090训练到这个程度大概只需要18分钟,B站有不少小伙伴分享的时间都是数小时,甚至整整一天一夜。大家不要被这些数据所误导。sovits的训练还是比较快的。 Tip6: 高质量的训练数据才能生成好听的歌 因为我收集训练数据的时...
首先介绍一下今天要讲的Sovits,So-vits-svc(也称Sovits)是由是中国民间歌声合成爱好者Rcell基于VITS、soft-vc、VISinger2等一系列项目开发的一款开源免费AI语音转换软件,通过SoftVC内容编码器提取源音频语音特征,与F0同时输入VITS替换原本的文本输入达到歌声转换的效果。 由于某些原因,原作者Rcell删除了原代码仓库,现...
第一次分享发的那个AI山田凉模型被命名为v3,这次新分享的两个模型被命名为v7和v8 v3是用so-vits-svc-4.0-Vec768-Layer训练的 v7和v8是用so-vits-svc-4.1-stable训练的 v3用的训练集和v7、v8不一样 这3个模型各有优缺点,并不是模型越新,效果越好 适用性:v3 > v8 > v7 声音清晰度:v8 > v7 > v3 ...
一、下载so-vits-svc 1. 创建新的conda环境 2. Git clone项目 3. 安装所需的Python环境 4. 下载预训练模型文件 二、准备训练集 1. 歌曲下载 2. 提取人声 3. 音频切片 三、模型训练 1. 导入训练集 2. 开始训练 四、音色替换 1. 准备干净的人声以及伴奏 2. 打开WebUI 五、人声伴奏混合 So-vits-svc...
这样就可以套用简化的VITS模型 所以SO-VITS的核心就是如何消除音频中的说话人音色特征,形成类似文本特征编码 这就是红框中的部分 这里首先需要将音频提取4种特征,这里要用到pretrain的模型来提取 这里的spk classerifier,用于check生成的embedding已经不包含说话人特征,会根据输入的embedding预测一个spk,如果预测的和真实...
So-VITS-SVC 4.0 飞浆版本 开屏雷击 什么?这不是PyTorch,这是百度的飞浆(PaddlePaddle)。我们这个AI Studio体积小方便携带,打开一个项目,直接点开始按钮就能运行,开始训练之后模型就开始变大,怎么炼都不会爆显存,用来训练梅花🌸迁移的这个So-VITS-SVC 4.0啊什么的都是很好用的。你看运行之前这个项目也不大,放...
本项目与 Vits 有着根本上的不同。Vits 是 TTS,本项目是 SVC。本项目无法实现 TTS,Vits 也无法实现 SVC,这两个项目的模型是完全不通用的。 重要通知 这个项目是为了让开发者最喜欢的动画角色唱歌而开发的,任何涉及真人的东西都与开发者的意图背道而驰。
本文将深入探讨so-vits-svc声音克隆技术的原理、应用场景、训练及推理步骤,并分享一些实际应用中的经验和见解。 声音克隆技术的原理 声音克隆是一种利用人工智能技术,根据一段声音样本,生成与之相似或完全相同的声音的过程。其原理主要基于深度学习模型,这些模型能够深入分析声音的各种属性,如音色、语调、语速、韵律等。
前言 最近在做AI变声和AI翻唱相关调研,主要还是考察了SVC和RVC两款AI模型。本篇文章主要是SVC的部署、训练、推理说明文档。原文来自于so-vits-svc-Deployment-Documents/README_zh_CN.md at 4.1 · SUC-DriverOld/so
1.SO-ViTS-SVC是一种基于Transformer网络的视觉分类模型，它通过引入自监督任务和多任务学习机制来增强模型的表示能力。2.定义输入层，将图像输入模型进行处理。3.设计Transformer网络的编码器和解码器结构，用于特征提取和分类推理。4.利用自监督任务的方法，如对图像进行旋转预测、路径评估等，进一步提升模型的表示能力...