pip install faiss-cpu pip install edge-tts pip install fairseq 4. 下载预训练模型文件 下载地址:checkpoint_best_legacy_500.pt | Powered by Box 下载得到checkpoint_best_legacy_500.pt文件,放到.\so-vits-svc\pretrain文件夹中。 二、准备训练集 so-vits-svc需要唱歌或者说话的音频文件作为训练集,这里以...
或者装个ffmpeg一劳永逸地解决问题。 报错:AssertionError: CPU training is not allowed. 答:非N卡跑不了的。 报错:torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory 答:爆显存了,试着把batch_size改小,改到1还爆的话建议云端训练。 报错:RuntimeError: DataLoader worker (pid(s) xxxx) exited unexpectedl...
N卡,建议GPU达到GTX 3080显存8G以上。A卡应该是跑不了,只能通过CPU去跑了(AMD,no!) so-vits-svc安装 在你自定义的目录下使用Git命令克隆项目: git clone https://github.com/svc-develop-team/so-vits-svc.git 没有梯子的使用下面这个下载 完整整合包 (v2.3.4) 百度网盘: 提取码:g8n4 增量更新 (v2.3....
因为AI的推理主要用到GPU,所以可能出现的问题可能主要出在显卡上,当然也不排除CPU的问题。 我所使用的两台电脑: 一台为台式机,AMD的CPU,搭载2060丐板(不排除矿卡的可能); 另一台为笔记本,Intel的CPU,搭载了4060的显卡。 为保证实验结果的准确性,推理时使用了同一个AI模型,同一个干声文件,设置了相同的推理参...
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 clone https://github.com/svc-develop-team/so-vits-svc.git1.2 Cuda更新Nvidia显卡驱动至最新 在cmd 控制台里输入 nvidia-smi.exe 以...
比如,它对电脑的配置要求比较高,尤其是负责AI处理部分的显卡。12G显存的电脑根本跑不太动,最后我们是让程序员改了几处代码,由CPU来处理才解决了这个问题,但代价是处理的速度很慢。 另外,样本音源的下载和提取比较考验制作者的音视频软件使用能力,样本音源的质量也很重要,不是网上随便扒一首歌就可以制作的…… ...
According to extant experience, it takes about 4 minutes to train each speaker on a Tencent Cloud machine with 6-core CPU. Execute python cluster/train_cluster.py. The output model will be saved in logs/44k/kmeans_10000.pt. The clustering model can currently be trained using the gpu by ...
使用cpu性能较好的机器训练,据我的经验在腾讯云6核cpu训练每个speaker需要约4分钟即可完成训练 执行python cluster/train_cluster.py ,模型的输出会在 logs/44k/kmeans_10000.pt 推理过程: inference_main中指定cluster_model_path inference_main中指定cluster_infer_ratio,0为完全不使用聚类,1为只使用聚类,通常设置...
load(checkpoint_path, map_location='cpu') iteration = checkpoint_dict['iteration'] learning_rate = checkpoint_dict['learning_rate'] if optimizer is not None and not skip_optimizer and checkpoint_dict['optimizer'] is not None: optimizer.load_state_dict(checkpoint_dict['optimizer']) ...
data.cpu().numpy()) } if net_g.module.use_automatic_f0_prediction: image_dict.update({ "all/lf0": utils.plot_data_to_numpy(lf0[0, 0, :].cpu().numpy(), pred_lf0[0, 0, :].detach().cpu().numpy()), "all/norm_lf0": utils.plot_data_to_numpy(lf0[0, 0, :]...