SoftVC VITS Singing Voice Conversion 项目安装与配置指南

SoftVC VITS Singing Voice Conversion 项目安装与配置指南

so-vits-svc-Deployment-Documents So-VITS-SVC 本地部署使用帮助文档，提供Colab笔记本 So-VITS-SVC Local Deployment Document and provide Colab notebook 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/so/so-vits-svc-Deployment-Documents

1. 项目基础介绍

SoftVC VITS Singing Voice Conversion（简称 so-vits-svc）是一个开源项目，主要用于歌声转换。它允许用户将一种歌声风格转换成另一种风格，保持歌声的音调和节奏不变。该项目基于深度学习技术，使用了VITS（Voice Conversion with Integer-Scale Short-Time傅里叶变换）和SoftVC模型。主要编程语言为 Python。

2. 项目使用的关键技术和框架

• VITS模型：一种基于深度学习的歌声转换模型，能够有效地将输入的歌声转换成目标风格。
• SoftVC模型：一种用于调整声音色彩的模型，能够在不改变音高的情况下改变声音的特性。
• PyTorch：一个流行的深度学习框架，用于模型的开发和训练。
• FFmpeg：一个多媒体框架，用于处理音频文件。

3. 项目安装和配置准备工作

在开始安装之前，请确保您的计算机满足以下要求：

• 操作系统：推荐使用 Windows 系统，项目作者尚未在 Mac 和 Linux 上进行测试。
• 硬件要求：
  • 训练时必须使用 GPU，建议使用至少具有 6GB 显存空间的 NVIDIA 显卡。
  • 确保计算机的虚拟内存设置至少为 30GB，最好使用 SSD 以提高速度。
• Python 版本：Python 3.7 或更高版本。

详细安装步骤

1. 克隆项目仓库：

   打开命令行工具，执行以下命令克隆项目仓库到本地：

   git clone https://github.com/SUC-DriverOld/so-vits-svc-Deployment-Documents.git
   cd so-vits-svc-Deployment-Documents
   

2. 安装 Python 和相关包：

   确保您的系统已安装 Python 3.7 或更高版本。然后安装必要的 Python 包：

   pip install -r requirements.txt
   

3. 安装 FFmpeg：

   FFmpeg 可以从其官方网站下载并安装，或者使用包管理器安装。安装后，请确保 FFmpeg 的路径被添加到系统环境变量中。

4. 配置环境变量：

   根据您的系统配置环境变量，确保 Python 和 FFmpeg 可在命令行中直接调用。

5. 开始训练/转换：

   根据项目的具体要求，执行相应的命令开始模型训练或进行歌声转换。

以上就是 so-vits-svc 项目的详细安装和配置指南。请按照以上步骤逐步操作，如果您在安装或使用过程中遇到任何问题，可以参考项目提供的错误解决方案或者向项目社区寻求帮助。

so-vits-svc-Deployment-Documents So-VITS-SVC 本地部署使用帮助文档，提供Colab笔记本 So-VITS-SVC Local Deployment Document and provide Colab notebook 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/so/so-vits-svc-Deployment-Documents