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2023-03-15 22:30| 来源: 网络整理| 查看: 265

SoftVC VITS Singing Voice Conversion 使用规约请自行解决数据集的授权问题，任何由于使用非授权数据集进行训练造成的问题，需自行承担全部责任和一切后果，与sovits无关！任何发布到视频平台的基于sovits制作的视频，都必须要在简介明确指明用于变声器转换的输入源歌声、音频，例如：使用他人发布的视频/音频，通过分离的人声作为输入源进行转换的，必须要给出明确的原视频、音乐链接；若使用是自己的人声，或是使用其他歌声合成引擎合成的声音作为输入源进行转换的，也必须在简介加以说明。由输入源造成的侵权问题需自行承担全部责任和一切后果。使用其他商用歌声合成软件作为输入源时，请确保遵守该软件的使用条例，注意，许多歌声合成引擎使用条例中明确指明不可用于输入源进行转换！ update

更新了4.0-v2模型，全部流程同4.0，相比4.0在部分场景下有一定提升，但也有些情况有退步，在4.0-v2分支这是sovits最后一次更新

模型简介

歌声音色转换模型，通过SoftVC内容编码器提取源音频语音特征，与F0同时输入VITS替换原本的文本输入达到歌声转换的效果。同时，更换声码器为 NSF HiFiGAN 解决断音问题

4.0版本更新内容特征输入更换为 Content Vec 采样率统一使用44100hz 由于更改了hop size等参数以及精简了部分模型结构，推理所需显存占用大幅降低，4.0版本44khz显存占用甚至小于3.0版本的32khz 调整了部分代码结构数据集制作、训练过程和3.0保持一致，但模型完全不通用，数据集也需要全部重新预处理增加了可选项 1：vc模式自动预测音高f0,即转换语音时不需要手动输入变调key，男女声的调能自动转换，但仅限语音转换，该模式转换歌声会跑调增加了可选项 2：通过kmeans聚类方案减小音色泄漏，即使得音色更加像目标音色预先下载的模型文件 contentvec ：checkpoint_best_legacy_500.pt 放在hubert目录下预训练底模文件： G_0.pth 与 D_0.pth 放在logs/44k目录下 # 一键下载 # contentvec http://obs.cstcloud.cn/share/obs/sankagenkeshi/checkpoint_best_legacy_500.pt # 也可手动下载放在hubert目录 # G与D预训练模型: wget -P logs/44k/ https://huggingface.co/innnky/sovits_pretrained/resolve/main/sovits4/G_0.pth wget -P logs/44k/ https://huggingface.co/innnky/sovits_pretrained/resolve/main/sovits4/D_0.pth 数据集准备

仅需要以以下文件结构将数据集放入dataset_raw目录即可

dataset_raw ├───speaker0 │ ├───xxx1-xxx1.wav │ ├───... │ └───Lxx-0xx8.wav └───speaker1 ├───xx2-0xxx2.wav ├───... └───xxx7-xxx007.wav 数据预处理重采样至 44100hz python resample.py 自动划分训练集验证集测试集以及自动生成配置文件 python preprocess_flist_config.py 生成hubert与f0 python preprocess_hubert_f0.py

执行完以上步骤后 dataset 目录便是预处理完成的数据，可以删除dataset_raw文件夹了

训练 python train.py -c configs/config.json -m 44k

注：训练时会自动清除老的模型，只保留最新3个模型，如果想防止过拟合需要自己手动备份模型记录点,或修改配置文件keep_ckpts 0为永不清除

推理

使用 inference_main.py

截止此处，4.0使用方法（训练、推理）和3.0完全一致，没有任何变化（推理增加了命令行支持）

# 例 python inference_main.py -m "logs/44k/G_30400.pth" -c "configs/config.json" -n "君の知らない物語-src.wav" -t 0 -s "nen"

必填项部分

-m, --model_path：模型路径。 -c, --config_path：配置文件路径。 -n, --clean_names：wav 文件名列表，放在 raw 文件夹下。 -t, --trans：音高调整，支持正负（半音）。 -s, --spk_list：合成目标说话人名称。

可选项部分：见下一节

-a, --auto_predict_f0：语音转换自动预测音高，转换歌声时不要打开这个会严重跑调。 -cm, --cluster_model_path：聚类模型路径，如果没有训练聚类则随便填。 -cr, --cluster_infer_ratio：聚类方案占比，范围 0-1，若没有训练聚类模型则填 0 即可。可选项

如果前面的效果已经满意，或者没看明白下面在讲啥，那后面的内容都可以忽略，不影响模型使用。(这些可选项影响比较小，可能在某些特定数据上有点效果，但大部分情况似乎都感知不太明显)，

自动f0预测

4.0模型训练过程会训练一个f0预测器，对于语音转换可以开启自动音高预测，如果效果不好也可以使用手动的，但转换歌声时请不要启用此功能！！！会严重跑调！！

在inference_main中设置auto_predict_f0为true即可聚类音色泄漏控制

介绍：聚类方案可以减小音色泄漏，使得模型训练出来更像目标的音色（但其实不是特别明显），但是单纯的聚类方案会降低模型的咬字（会口齿不清）（这个很明显），本模型采用了融合的方式，可以线性控制聚类方案与非聚类方案的占比，也就是可以手动在"像目标音色" 和 "咬字清晰" 之间调整比例，找到合适的折中点。

使用聚类前面的已有步骤不用进行任何的变动，只需要额外训练一个聚类模型，虽然效果比较有限，但训练成本也比较低

训练过程：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0.5即可 Onnx导出

使用 onnx_export.py

新建文件夹：checkpoints 并打开在checkpoints文件夹中新建一个文件夹作为项目文件夹，文件夹名为你的项目名称，比如aziplayer 将你的模型更名为model.pth，配置文件更名为config.json，并放置到刚才创建的aziplayer文件夹下将 onnx_export.py 中path = "NyaruTaffy" 的 "NyaruTaffy" 修改为你的项目名称，path = "aziplayer" 运行 onnx_export.py 等待执行完毕，在你的项目文件夹下会生成一个model.onnx，即为导出的模型 Onnx模型支持的UI MoeSS 注意：Hubert Onnx模型请使用MoeSS提供的模型，目前无法自行导出（fairseq中Hubert有不少onnx不支持的算子和涉及到常量的东西，在导出时会报错或者导出的模型输入输出shape和结果都有问题） Hubert4.0

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