深入解析so-vits-svc项目：基于SoftVC和VITS的歌声转换系统

深入解析so-vits-svc项目：基于SoftVC和VITS的歌声转换系统

so-vits-svc 基于vits与softvc的歌声音色转换模型 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sovit/so-vits-svc

项目概述

so-vits-svc是一个基于SoftVC编码器和VITS模型的歌声转换(Singing Voice Conversion)系统。该系统能够将输入的音频通过特征提取和声学模型转换，实现音色的转换效果。最新3.0版本采用了FreeVC的代码架构，在音频质量和推理速度方面都有显著提升。

核心技术创新

1. 模型架构改进

该系统采用SoftVC编码器提取音频特征，结合VITS模型进行声音转换。相比传统方法，这种架构具有以下优势：

• 使用HuBERT-Soft特征提取器，能够更好地保留语音内容信息
• 结合F0(基频)信息，实现更自然的音高转换
• 采用NSF HiFiGAN作为声码器，解决了传统方法中常见的断音问题

2. 性能优化

• 32kHz版本显著降低了显存需求，提高了推理速度
• 相比DiffSVC等方案，在中等质量数据集上表现更优
• 训练过程支持预训练模型，大幅缩短训练时间

使用指南

环境准备

首先需要准备以下预训练模型：

1. SoftVC Hubert模型(hubert-soft-0d54a1f4.pt)
2. 预训练的G_0.pth和D_0.pth模型

这些模型应分别放置在hubert和logs/32k目录下。预训练模型包含了多种常见音色范围，能显著提升训练效率。

数据集准备

数据集需要按照以下结构组织：

dataset_raw
├───speaker0
│   ├───音频文件1.wav
│   └───音频文件2.wav
└───speaker1
    ├───音频文件1.wav
    └───音频文件2.wav

数据处理流程

1. 音频重采样： 执行python resample.py将音频统一转换为32kHz

2. 数据集划分与配置生成： 运行python preprocess_flist_config.py自动划分训练集、验证集和测试集，并生成配置文件

3. 特征提取： 执行python preprocess_hubert_f0.py提取HuBERT和F0特征

模型训练

使用以下命令开始训练：

python train.py -c configs/config.json -m 32k

注意事项：

• 配置文件中的n_speakers参数会根据数据集自动设置
• 为预留扩展空间，n_speakers会被设为实际说话人数量的两倍
• 训练开始后不能再修改n_speakers参数

推理转换

使用inference_main.py进行推理：

1. 修改model_path指向最新检查点
2. 将输入音频放入raw文件夹
3. 设置clean_names作为输出文件名
4. 使用trans参数调整音高(半音为单位)
5. 设置spk_list选择目标说话人

高级功能

ONNX模型导出

1. 创建checkpoints目录和项目子目录
2. 将模型重命名为model.pth，配置文件为config.json
3. 修改onnx_export.py中的路径设置
4. 运行导出脚本生成model.onnx

注意事项：

• 导出48kHz模型需要修改相关采样率参数
• ONNX模型移除了训练相关功能，仅保留推理能力

WebUI界面

通过sovits_gradio.py可启动Gradio Web界面：

1. 在checkpoints中创建项目目录
2. 放入模型和配置文件
3. 运行脚本启动服务

最佳实践建议

1. 单说话人训练：多说话人训练可能导致音色泄漏问题，建议优先使用单说话人数据集

2. 数据质量：虽然系统对中等质量数据表现良好，但高质量训练数据仍能显著提升效果

3. 参数调整：可根据需要调整配置文件中的n_speakers参数，为未来数据扩展预留空间

4. 版本选择：32kHz版本在大多数场景下已足够，48kHz版本适合对音质有极致要求的场景

通过以上介绍，开发者可以快速上手so-vits-svc项目，实现高质量的歌声转换效果。该系统在保持优秀转换质量的同时，也提供了便捷的使用方式和丰富的扩展功能。

so-vits-svc 基于vits与softvc的歌声音色转换模型 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sovit/so-vits-svc