还在为如何让心爱的动漫角色唱歌而烦恼吗？想要创作独特的虚拟歌手作品却苦于技术门槛？现在，SoftVC VITS 歌声转换项目为你打开了一扇通往虚拟歌手创作的大门！这个基于 SoftVC 内容编码器和 VITS 模型的开源工具，能够将任何音频中的歌声转换为你想要的声音，同时完美保留原始音高和语调。
【免费下载链接】so-vits-svc 
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sovi/so-vits-svc
🎵 核心功能亮点
专业级歌声转换技术
通过 SoftVC 内容编码器直接提取源音频的语音特征，无需经过文本中间表示，确保音高和语调的完美保留。相比传统的语音合成技术，SoftVC VITS 专门针对歌声转换场景进行了深度优化。
多样化语音编码器支持
你可以根据具体需求选择合适的语音编码器，包括：
- ContentVec：推荐使用的编码器，支持 vec768l12 和 vec256l9 两种模式
- HubertSoft：提供柔和的声音处理效果
- Whisper-PPG：基于 OpenAI Whisper 的技术方案
- WavLM：微软开发的高性能编码器
音质增强解决方案
- 浅层扩散模型：显著提升音频质量，特别是在处理复杂歌声时效果突出
- NSF HiFiGAN 声码器：有效解决声音中断问题
- 响度嵌入技术：自动匹配输入源响度
🚀 快速上手教程
环境准备
项目在 Python 3.8.9 环境下运行最为稳定，建议使用此版本进行部署。
模型获取与配置
必须步骤：选择合适的语音编码器并下载对应的预训练模型，放置在 pretrain 目录下。
强烈推荐：下载预训练底模文件 G_0.pth 和 D_0.pth，放置在 logs/44k 目录中。
数据预处理流程
- 音频切片：将音频切分为 5-15 秒的片段，确保训练效果
- 重采样处理：使用 resample.py 将音频统一为 44100Hz 单声道格式
- 特征提取：生成 hubert 与 f0 特征
训练与推理
主模型训练：
python train.py -c configs/config.json -m 44k
扩散模型训练（可选）：
python train_diff.py -c configs/diffusion.yaml
推理示例：
python inference_main.py -m "logs/44k/G_30400.pth" -c "configs/config.json" -n "input.wav" -t 0 -s "target_speaker"
💡 进阶功能探索
声线混合技术
- 静态声线混合：通过 webUI.py 实现多个声音模型的融合
特征检索与聚类
通过训练聚类模型或特征检索索引，可以进一步优化音色控制效果。
模型压缩优化
当模型训练完成后，可以使用 compress_model.py 移除继续训练所需的信息，获得约 1/3 大小的最终模型。
🛠️ 实用工具推荐
项目提供了丰富的工具脚本，帮助你更高效地完成各项任务：
核心工具：
- 模型训练：train.py
- 推理主程序：inference_main.py
- 模型压缩：compress_model.py
⚠️ 使用注意事项
- 授权合规：确保使用的数据集已获得合法授权
- 使用场景：本项目仅供学术交流与学习使用
- 版权声明：在发布作品时必须明确标注输入源信息
📈 应用场景扩展
音乐创作
为原创音乐作品添加独特的虚拟歌手声线，打造个性化的音乐风格。
内容制作
为视频、游戏等多媒体内容提供高质量的配音解决方案。
🔧 技术架构深度解析
模型架构组成
- SoftVC 内容编码器：负责语音特征提取
- VITS 模型：基于变分自编码器的语音生成核心
- NSF HiFiGAN：专业级声码器，保证音频质量
扩展功能模块
- 浅层扩散模型
- 多种 F0 预测器支持
- 动态声线融合
🌟 成功案例分享
许多创作者已经使用 SoftVC VITS 创作出了令人惊艳的虚拟歌手作品。无论是动漫角色翻唱，还是原创虚拟歌手，这个项目都能为你提供强大的技术支持。
现在就开始你的虚拟歌手创作之旅吧！通过这个免费开源的专业级工具，你可以轻松实现各种创意想法，打造属于你自己的独特声音世界。
立即开始：
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/sovi/so-vits-svc
开始探索这个强大的歌声转换工具，让你的创意无限延伸！
【免费下载链接】so-vits-svc 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sovi/so-vits-svc
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
