所述问题中提到的"so-vits-svc"是一种神经网络模型,其原理是基于Transformer模型的,是用于解决自然语言处理(NLP)任务的一种模型。 Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络架构,用于将输入序列映射到输出序列。该模型通过计算序列中每个元素与其它元素之间的相关性来自动捕捉序列中的关系。这种关系可用于执行各种任...
SO-VITS-SVC 1.提高了数据集成的灵活性:由于实现了基于服务的架构模式,SO-VITS-SVC能够快速适应企业业务发展变化,做到数据集成的灵活性。 2.提高了数据集成的可维护性:SO-VITS-SVC的服务导向架构和虚拟化技术,可以实现多个数据源的数据集成,将数据集中在一个地方进行集成管理,提高了数据集成的可维护性。 3.简化了...
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。当模型获取到这些声音特征后,就可以根据目标文本或音频,合成新的声音。so-vits-svc正是这样一种深度学习模型,它通过分析声音样本,提取关键特征,并据此生成与原始声音高度相似的新声音。 so-vits-svc的应用场景 so-vits-sv...
so-vits-svc是基于VITS的开源项目,VITS(Variational Inference with adversarial learning for end-to-end Text-to-Speech)是一种结合变分推理(variational inference)、标准化流(normalizing flows)和对抗训练的高表现力语音合成模型不过千万别被chatgpt骗了,生生把一个语言模型说成图像分类模型(version:3.5) gpt版本解...
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...
【AI翻唱】有手就行的VITS语音合成模型教程!半天跟着博士搞懂So-VITS-SVC、三大生成模型(GAN/VAE/FLOW)随机时长预测等智能语音处理技术!共计27条视频,包括:1.VITS-1-一个应用实例、VITS-2-三种生成模型、VITS-3 模型整体结构等,UP主更多精彩视频,请关注UP账号。
SO-VITs是从声音到声音,其实更加简单了,声音的时长是相同的,直接就可以match 但是为了使用VITS,将输入的音频要转换成类似文本的特征,即消除说话人的音色特征 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 ...
AI音乐 (4/4) 自动连播 4512播放 简介 订阅合集 如何使用RVC变声器 AI变声 男声变女声 08:22 变声模型训练 实时变声器 06:54 SUNO AI音乐 实现企业歌曲 游戏OST 动漫主题曲 无版权歌曲 史诗级歌曲创作 11:26 AI音乐 人声克隆 模型训练 So-VITS-SVC 4.1完全指南 16:54 ...
So-vits-svc:据说是国人根据的VITS和soft-vc创建的开源模型,版本迭代到了4.0,其用于“AI换声”,可理解为柯南的蝴蝶结变声器,由于其仅学习声色特征,可用于跨语种(当然相似度肯定不如原语种直接换声)ps:由于其拟声特性,许多人使用其进行歌声合成,但是考虑到必须有干声素材作为输入,灵活性并不高,之后笔者打算结合...