so-vits-svc开源项目安装与配置指南

so-vits-svc开源项目安装与配置指南

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

1. 项目基础介绍

so-vits-svc是一个基于歌声合成和音色转换的开源项目。它使用先进的深度学习技术,可以将一个人的歌声转换成另一个人的音色。该项目主要使用Python编程语言开发。

2. 项目使用的关键技术和框架

项目使用的关键技术包括:

  • VITS(Voice Injury Transformer with Singer Adaptation):一种基于变换器的文本到语音合成模型,它能够生成高质量的歌声。
  • SoftVC:一种内容编码器,用于提取和转换语音特征。
  • NSF HiFiGAN:一种声码器,用于生成高质量的音频波形。

此外,项目使用了以下框架和工具:

  • PyTorch:一个流行的深度学习框架,用于构建和训练模型。
  • NumPy:一个强大的Python库,用于进行数值计算。
  • Librosa:一个用于音频处理的Python库。

3. 安装和配置准备工作

在开始安装之前,请确保您的系统满足以下要求:

  • Python版本:3.7及以上
  • 硬件:具备至少一张支持CUDA的GPU,以加速模型训练

详细安装步骤

步骤 1:克隆项目仓库

打开终端(或命令提示符),运行以下命令来克隆项目仓库:

git clone https://github.com/innnky/so-vits-svc.git
cd so-vits-svc
步骤 2:安装依赖

项目使用requirements.txt文件列出了所需的Python依赖。使用以下命令安装这些依赖:

pip install -r requirements.txt
步骤 3:下载预训练模型

项目提供了一个预训练的模型,可以从以下链接下载:

下载后,将这些文件放置到项目相应的目录下:

wget -P hubert/ https://github.com/bshall/hubert/releases/download/v0.1/hubert-soft-0d54a1f4.pt
wget -P logs/32k/ https://huggingface.co/innnky/sovits_pretrained/resolve/main/G_0.pth
wget -P logs/32k/ https://huggingface.co/innnky/sovits_pretrained/resolve/main/D_0.pth
步骤 4:准备数据集

将您的数据集按照以下结构放置在dataset_raw目录下:

dataset_raw/
├───speaker0/
│   ├───xxx1-xxx1.wav
│   ├───...
│   └───Lxx-0xx8.wav
└───speaker1/
    ├───xx2-0xxx2.wav
    ├───...
    └───xxx7-xxx007.wav
步骤 5:数据预处理

运行以下脚本进行数据预处理:

python resample.py
python preprocess_flist_config.py
python preprocess_hubert_f0.py
步骤 6:训练模型

使用以下命令开始训练模型:

python train.py -c configs/config.json -m 32k
步骤 7:推理和测试

训练完成后,使用inference_main.py进行推理和测试。

以上步骤为您提供了从安装到配置该项目的基础指南。祝您使用愉快!

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

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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