训练参数详解 特征编码器 关于浅扩散 关于浅扩散步数 响度嵌入和音量增强 聚类模型 特征检索 推理参数详解 自动f0 预测 f0 预测器 聚类模型/特征检索混合比例 切片阈值 自动音频切片 最后的最后 背景 so-vits-svc是基于VITS的开源项目,VITS(Variational Inference with adversarial learning for end-to-end Text-to-...
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...
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...
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...
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。过低不太像,过高则过拟合充满电音。
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 ...
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...
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...
以下是评估SO-VITS-SVC训练完成的标准,主要包括七个方面: 1.模型收敛 模型收敛是评估模型训练是否成功的重要因素之一。在训练过程中,模型的参数会不断更新并逐渐接近最优解。定义模型收敛的标准并判断模型是否达到该标准是必要的。通常情况下,我们可以通过观察训练过程中损失函数的变化来评估模型是否已经收敛。 2.验证...