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...
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可以通过学习一个人的声音,对另一首歌做音色替换。所需的样本量较少,且少量的训练时间就可以得到不错的效果。 但如果要真的跑so-vits-svc,步骤非常多,目前的门槛还是很高的。B站上有大神做了整合包,这个门槛会稍微低一点: https://www.bilibili.com/video/BV1H24y187Ko/?spm_id_from=333.337....
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...
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-...
So-VITS-SVC:SoftVC VITS Singing Voice Conversion SoftVC,编码技术,用soft聚类来消除说话人的音色特征 VITS,核心技术 Singing Voice Conversion,使用场景 整体架构 和VITS的差别是, VITS是从文本到声音,文本的编码长度和声音的不一样的,所以需要时长预测,强制匹配复制 ...
【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。
打开Colab,新建一个笔记本,输入以下命令安装so-vits-svc: !git clone https://github.com/svc-develop-team/so-vits-svc -b 4.1-Stable%cdso-vits-svc%pip install --upgrade pip setuptools%pip install -r requirements.txt --extra-index-url h...
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...