从0开始训练基于自己声音的AI大模型(基于开源项目so-vits-svc)

写在前面:

本文所使用的技术栈仅为:Python

其他操作基于阿里云全套的可视化平台,只需要熟悉常规的计算机技术即可。

目录

Step 1:注册及登录阿里云主机

Step 2:找到大模型项目

Step 3:创建大模型环境实例

Step 4:进入Ai_singer教程

Step 5:环境及预训练模型下载

Step 6:训练数据准备

Step 7:数据预处理和切分配置

Step 8:生成音频特征数据

Step 9:训练

Step 10:推理

Step 11:人声与伴奏合并

结语:


准备工作:Chrome浏览器+一个专注的环境

Step 1:注册及登录阿里云主机

打开阿里云官网,登录个人阿里云账号,在左侧产品目录,进入人工智能平台PAI。

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1、选择左侧Notebook Gallery,这是一个基于Notebook方式的可视化平台,易于操作和二次开发。

2、在全部分类里,我们可以直接搜索开源项目so-vits-svc(也就是前段时间很火的AI孙燕姿用的模型项目)

### AI语音合成与训练模型的方法和工具 #### 创建AI语音合成模型 创建AI语音合成模型涉及多个阶段,从数据准备到最终部署。高质量的数据集对于构建有效的语音合成本地至关重要[^1]。 ```python import os from datasets import load_dataset # 加载并预处理数据集 dataset = load_dataset('common_voice', 'en') print(dataset['train'][0]) ``` #### 训练过程中的关键技术 在训练过程中,采用先进的算法能够显著提升模型性能。例如,在语音合成领域常用的有循环神经网络(RNN),特别是其变种——长短期记忆(LSTM)网络,这些方法能有效捕捉时间序列特征[^4]。 ```python import torch.nn as nn class LSTMModel(nn.Module): def __init__(self, input_size=256, hidden_layer_size=100, output_size=256): super().__init__() self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_layer_size) def forward(self, input_seq): lstm_out, _ = self.lstm(input_seq.view(len(input_seq), 1, -1)) predictions = self.linear(lstm_out.view(len(input_seq), -1)) return predictions[-1] ``` #### 使用开源框架简化开发流程 为了加速研发进程,许多开发者会选择基于成熟的开源平台来搭建自己的项目。像TensorFlow TTS就是一个专注于端到端文本转语音(TTS)系统的库;而Tacotron则是谷歌提出的著名TTS架构之一,它通过结合注意力机制实现了自然流畅的声音输出[^3]。 ```bash pip install tensorflow_tts ``` #### 实现高效的推理服务 当完成模型训练后,还需要考虑如何将其集成至实际应用场景中去。这可能涉及到API接口的设计、云端资源调配等方面的工作。利用容器化技术和微服务体系结构可以帮助解决这些问题,从而确保系统具备良好的可扩展性和稳定性[^2]。 ```dockerfile FROM python:3.9-slim-buster WORKDIR /app COPY requirements.txt . RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt COPY . . CMD ["uvicorn", "main:app", "--host", "0.0.0.0"] ```
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