告别重复操作：3行代码实现so-vits-svc批量语音转换
【免费下载链接】so-vits-svc 
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sov/so-vits-svc
你是否还在为逐个处理语音文件而烦恼？面对成百上千个音频文件，重复点击转换按钮不仅浪费时间，还容易出错。本文将介绍如何使用so-vits-svc的批量处理功能，通过简单的脚本实现高效语音转换，让你从机械劳动中解放出来。读完本文，你将掌握批量处理的核心方法，学会自定义参数配置，并能解决常见的批量转换问题。
批量处理的核心逻辑
so-vits-svc的批量语音转换功能基于Python脚本实现，主要依赖两个核心文件：preprocess_hubert_f0.py和inference_main.py。前者负责批量预处理音频文件，提取特征和F0；后者则实现批量推理转换。
预处理批量处理
preprocess_hubert_f0.py中的parallel_process函数实现了多进程批量处理。它将文件列表分割成多个块，通过ProcessPoolExecutor分配给不同进程并行处理，大幅提高预处理效率。关键代码如下：
def parallel_process(filenames, num_processes, f0p, diff, mel_extractor, device):
with ProcessPoolExecutor(max_workers=num_processes) as executor:
tasks = []
for i in range(num_processes):
start = int(i * len(filenames) / num_processes)
end = int((i + 1) * len(filenames) / num_processes)
file_chunk = filenames[start:end]
tasks.append(executor.submit(process_batch, file_chunk, f0p, diff, mel_extractor, device=device))
for task in tqdm(tasks, position = 0):
task.result()
推理批量处理
inference_main.py通过命令行参数接收多个音频文件路径，然后循环调用slice_inference方法逐个处理。核心循环如下：
for clean_name, tran in zip(clean_names, trans):
raw_audio_path = f"raw/{clean_name}"
# 格式处理
for spk in spk_list:
# 参数配置
audio = svc_model.slice_inference(**kwarg)
# 保存结果
3行代码实现批量转换
准备工作
首先，确保你的音频文件都放在raw目录下。然后创建一个新的Python脚本，例如batch_convert.py，并导入必要的模块：
import os
from inference_main import main as infer_main
from argparse import Namespace
核心代码
以下3行代码是批量转换的核心：
args = Namespace(clean_names=[f for f in os.listdir("raw") if f.endswith(('.wav', '.flac'))],
trans=[0]*len(os.listdir("raw")),
spk_list=['your_speaker'])
infer_main(args)
完整脚本
将以下完整代码保存为batch_convert.py：
import os
from inference_main import main as infer_main
from argparse import Namespace
# 获取raw目录下所有音频文件
audio_files = [f for f in os.listdir("raw") if f.endswith(('.wav', '.flac', '.mp3'))]
if not audio_files:
print("raw目录下未找到音频文件")
exit()
# 设置参数
args = Namespace(
model_path="logs/44k/G_37600.pth",
config_path="logs/44k/config.json",
clean_names=audio_files,
trans=[0]*len(audio_files), # 所有文件都使用0半音转换
spk_list=['your_speaker'], # 替换为你的说话人名称
f0_predictor="rmvpe",
wav_format="flac"
)
# 执行批量转换
infer_main(args)
print(f"批量转换完成，共处理{len(audio_files)}个文件，结果保存在results目录")
自定义参数配置
调整音高和说话人
如果需要为不同文件设置不同的音高或说话人，可以修改trans和spk_list参数：
# 为每个文件设置不同的音高
args.trans = [2, -1, 0, 3] # 与clean_names顺序对应
# 转换为多个说话人
args.spk_list = ['speaker1', 'speaker2'] # 会为每个文件生成多个说话人的结果
使用命令行参数
也可以直接使用命令行参数调用inference_main.py进行批量处理：
python inference_main.py -m logs/44k/G_37600.pth -c logs/44k/config.json -n "file1.wav" "file2.wav" -t 0 2 -s "speaker1"
高级参数设置
通过修改preprocess_hubert_f0.py中的参数，可以调整批量预处理的并行进程数：
parser.add_argument('--num_processes', type=int, default=4, help='进程数，建议设为CPU核心数')
常见问题解决
内存不足问题
如果处理大量文件时出现内存不足，可以通过utils.py中的batch_size_add参数调整批量大小：
batch_size_add = 4096 # 将8192减小为4096
处理速度优化
对于大规模批量处理，建议使用preprocess_hubert_f0.py的多进程预处理功能：
python preprocess_hubert_f0.py --in_dir dataset/44k --num_processes 8
结果文件管理
批量转换后，results目录可能会生成大量文件。可以使用以下脚本按说话人分类文件：
import os
import shutil
results_dir = "results"
for filename in os.listdir(results_dir):
if filename.endswith(('.flac', '.wav')):
# 从文件名提取说话人信息
spk = filename.split('_')[-3]
spk_dir = os.path.join(results_dir, spk)
os.makedirs(spk_dir, exist_ok=True)
shutil.move(os.path.join(results_dir, filename), os.path.join(spk_dir, filename))
批量处理工作流
完整流程概览
- 将所有待处理音频文件放入
raw目录 - 运行preprocess_hubert_f0.py进行批量预处理（可选）
- 运行自定义的
batch_convert.py脚本进行批量转换 - 整理results目录下的结果文件
自动化脚本
可以编写一个shell脚本自动化整个流程：
#!/bin/bash
# batch_process.sh
# 预处理
python preprocess_hubert_f0.py --in_dir dataset/44k --num_processes 8
# 批量转换
python batch_convert.py
# 整理结果
python organize_results.py
echo "批量处理流程完成"
总结与展望
通过本文介绍的方法，你已经掌握了so-vits-svc的批量语音转换技巧。使用preprocess_hubert_f0.py进行并行预处理，结合inference_main.py的批量推理功能，可以轻松处理大量音频文件。
未来，so-vits-svc可能会推出更完善的批量处理功能，例如支持更多格式、更智能的参数调整等。你也可以关注项目的webUI.py，其中提到"批量上传模型的时候最好把模型放到一个文件夹选中后一起上传"，未来可能会有更友好的批量处理界面。
现在，快去尝试用3行代码解放你的双手吧！如果觉得本文有用，请点赞收藏，关注作者获取更多so-vits-svc使用技巧。
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创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
