curl -L https://huggingface.co/datasets/ms903/sovits4.0-768vec-layer12/resolve/main/sovits_768l12_pre_large_320k/clean_G_320000.pth -o logs/44k/G_0.pth#download_pretrained_diffusion_model#不训练扩散模型时不需要下载wget -L https://huggingface.co/datasets/ms903/Diff-SVC-refactor-pre-trai...
1. 模型达到收敛的训练步数10w+(若每晚训练约8小时,需要约7天) 2. 模型大概能用的训练步数约2w-3w(若每晚训练约8小时,需要约2-3天) 3. 模型基本能用(没大问题)的训练步数约5w-8w(若每晚训练约8小时,需要约4-5天) ## 1. 环境依赖 > - **本项目需要的环境:** > NVIDIA-CUDA > Python <= 3.10...
configs/config.json:包含训练参数配置。 configs/config_train.yaml和configs/config_infer.yaml:分别用于训练阶段和推理阶段的配置。 六、产品关联:千帆大模型开发与服务平台 在so-vits-svc4.0项目的模型训练与推理过程中,借助千帆大模型开发与服务平台,用户可以更高效地管理模型训练任务,优化模型性能。该平台提供丰富的...
想来也是,600多个小文件,反复从硬盘上执行4K读写,跟直接从内存里读取肯定是天壤之别。 这里设置为 true 之后,训练速度大概提升了十倍。 另外,这600条数据,本身wav大小约在2GB左右。所以你的空余内存大于wav训练数据的5倍即可启用这项设置。 Tip5:训练到多少步合适? 我的经验是9000~11000步左右的模型比较合适。
3.2 设置参数 3.3 开始训练 3.4 下载模型 4.音频转换与文本转换 4.1 将某个音频替换为自己的声音 4.2 将文本转为自己的声音 so-vits-svc是一个声音克隆与音频转换的开源项目,可以完美的克隆自己的声音,并将其他音频转为自己的克隆声音。去年火遍全网的"AI孙燕姿"就是用这个项目做的。学会之后,五音不全也可以成...
重要!请提前下载训练需要用到的底模,参考 2.2.2 预训练底模。 推理:需准备底噪<30dB,尽量不要带混响和和声的干音进行推理。环境依赖本项目需要的环境:NVIDIA-CUDA | Python = 3.8.9(项目建议此版本) | Pytorch(cuda版,非cpu版) | FFmpeg1.1 so-vits-svc4.1 源码使用git 拉取源码。通过以下命令:git...
04.参数 epoch 表示全部数据集训练的次数 iteration 一个epoch中 数据喂给神经网络的次数 batch_size 一次扔进神经的数据个数 iteration*batch_size等于总的数据个数。。。 batch_size增大,消耗的显存也会变大, 在音频都在切片10s以内的情况下,1070ti(8gb显存)设置为6合适,3090(24gb显存)设置为24合适 ...
关于RVC训练模型的常见问题:训练太快模型听起来一样,没有index也训练不了,训练完没给模型。另附:推理音频报错,也可详细看简介 夜枫听雨落 2.5万10 00:25 基于so-vits,训练了约7-8小时。 _陆泠_ 12:14 【AI翻唱/ReFlow-VAE-SVC】超过so-vits?这可能是目前效果最好的svc项目?手把手教你老婆唱歌给你听~无...
训练完成后,可以进行推理生成新的歌曲。配置参数如下: wav_filename: 待转换的歌曲model_filename: 模型文件名(如G_0.pth)speaker: 原始数据集的文件夹名config_filename: 配置文件名(如config.json) 执行推理后,生成的歌曲文件会在result目录下。 使...