4.0与 4.0v2 一键训练_推理脚本已完成
3.0 一键训练_推理脚本已完成
sovits4.0 & V2 推理.ipynb 已完成
sovits3.0 推理.ipynb 已完成
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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，具体可移步4.0-v2分支
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
- 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
- contentvec ：checkpoint_best_legacy_500.pt
- 放在
hubert目录下
- 放在
# contentvec
http://obs.cstcloud.cn/share/obs/sankagenkeshi/checkpoint_best_legacy_500.pt
# 也可手动下载放在hubert目录- 预训练底模文件：
G_0.pthD_0.pth- 放在
logs/44k目录下
- 放在
从svc-develop-team(待定)或任何其他地方获取
虽然底模一般不会引起什么版权问题，但还是请注意一下，比如事先询问作者，又或者作者在模型描述中明确写明了可行的用途
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- 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
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
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。
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)
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
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
- 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
- MoeSS
- 我去除了所有的训练用函数和一切复杂的转置，一行都没有保留，因为我认为只有去除了这些东西，才知道你用的是Onnx
- 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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