/so-vits-svc-1

基于vits与softvc的歌声音色转换模型

Primary LanguagePythonMIT LicenseMIT

SoftVC VITS Singing Voice Conversion

使用规约

  1. 请自行解决数据集的授权问题,任何由于使用非授权数据集进行训练造成的问题,需自行承担全部责任和一切后果,与sovits无关!
  2. 任何发布到视频平台的基于sovits制作的视频,都必须要在简介明确指明用于变声器转换的输入源歌声、音频,例如:使用他人发布的视频/音频,通过分离的人声作为输入源进行转换的,必须要给出明确的原视频、音乐链接;若使用是自己的人声,或是使用其他歌声合成引擎合成的声音作为输入源进行转换的,也必须在简介加以说明。
  3. 由输入源造成的侵权问题需自行承担全部责任和一切后果。使用其他商用歌声合成软件作为输入源时,请确保遵守该软件的使用条例,注意,许多歌声合成引擎使用条例中明确指明不可用于输入源进行转换!

update

更新了4.0-v2模型,全部流程同4.0,相比4.0在部分场景下有一定提升,但也有些情况有退步,在4.0-v2分支 这是sovits最后一次更新

模型简介

歌声音色转换模型,通过SoftVC内容编码器提取源音频语音特征,与F0同时输入VITS替换原本的文本输入达到歌声转换的效果。同时,更换声码器为 NSF HiFiGAN 解决断音问题

4.0版本更新内容

  • 特征输入更换为 Content Vec
  • 采样率统一使用44100hz
  • 由于更改了hop size等参数以及精简了部分模型结构,推理所需显存占用大幅降低,4.0版本44khz显存占用甚至小于3.0版本的32khz
  • 调整了部分代码结构
  • 数据集制作、训练过程和3.0保持一致,但模型完全不通用,数据集也需要全部重新预处理
  • 增加了可选项 1:vc模式自动预测音高f0,即转换语音时不需要手动输入变调key,男女声的调能自动转换,但仅限语音转换,该模式转换歌声会跑调
  • 增加了可选项 2:通过kmeans聚类方案减小音色泄漏,即使得音色更加像目标音色

预先下载的模型文件

  • contentvec :checkpoint_best_legacy_500.pt
    • 放在hubert目录下
  • 预训练底模文件: G_0.pthD_0.pth
    • 放在logs/44k目录下
    • 预训练底模训练数据集包含云灏 即霜 辉宇·星AI等角色,覆盖男女生常见音域,可以认为是相对通用的底模
# 一键下载
# contentvec
http://obs.cstcloud.cn/share/obs/sankagenkeshi/checkpoint_best_legacy_500.pt
# 也可手动下载放在hubert目录
# G与D预训练模型:
wget -P logs/44k/ https://huggingface.co/innnky/sovits_pretrained/resolve/main/sovits4/G_0.pth
wget -P logs/44k/ https://huggingface.co/innnky/sovits_pretrained/resolve/main/sovits4/D_0.pth

数据集准备

仅需要以以下文件结构将数据集放入dataset_raw目录即可

dataset_raw
├───speaker0
│   ├───xxx1-xxx1.wav
│   ├───...
│   └───Lxx-0xx8.wav
└───speaker1
    ├───xx2-0xxx2.wav
    ├───...
    └───xxx7-xxx007.wav

数据预处理

  1. 重采样至 44100hz
python resample.py
  1. 自动划分训练集 验证集 测试集 以及自动生成配置文件
python preprocess_flist_config.py
  1. 生成hubert与f0
python preprocess_hubert_f0.py

执行完以上步骤后 dataset 目录便是预处理完成的数据,可以删除dataset_raw文件夹了

训练

python train.py -c configs/config.json -m 44k

注:训练时会自动清除老的模型,只保留最新3个模型,如果想防止过拟合需要自己手动备份模型记录点,或修改配置文件keep_ckpts 0为永不清除

推理

使用 inference_main.py

截止此处,4.0使用方法(训练、推理)和3.0完全一致,没有任何变化(推理增加了命令行支持)

#
python inference_main.py -m "logs/44k/G_30400.pth" -c "configs/config.json" -n "君の知らない物語-src.wav" -t 0 -s "nen"

必填项部分

  • -m, --model_path:模型路径。
  • -c, --config_path:配置文件路径。
  • -n, --clean_names:wav 文件名列表,放在 raw 文件夹下。
  • -t, --trans:音高调整,支持正负(半音)。
  • -s, --spk_list:合成目标说话人名称。

可选项部分:见下一节

  • -a, --auto_predict_f0:语音转换自动预测音高,转换歌声时不要打开这个会严重跑调。
  • -cm, --cluster_model_path:聚类模型路径,如果没有训练聚类则随便填。
  • -cr, --cluster_infer_ratio:聚类方案占比,范围 0-1,若没有训练聚类模型则填 0 即可。

可选项

如果前面的效果已经满意,或者没看明白下面在讲啥,那后面的内容都可以忽略,不影响模型使用。(这些可选项影响比较小,可能在某些特定数据上有点效果,但大部分情况似乎都感知不太明显),

自动f0预测

4.0模型训练过程会训练一个f0预测器,对于语音转换可以开启自动音高预测,如果效果不好也可以使用手动的,但转换歌声时请不要启用此功能!!!会严重跑调!!

  • 在inference_main中设置auto_predict_f0为true即可

聚类音色泄漏控制

介绍:聚类方案可以减小音色泄漏,使得模型训练出来更像目标的音色(但其实不是特别明显),但是单纯的聚类方案会降低模型的咬字(会口齿不清)(这个很明显),本模型采用了融合的方式, 可以线性控制聚类方案与非聚类方案的占比,也就是可以手动在"像目标音色" 和 "咬字清晰" 之间调整比例,找到合适的折中点。

使用聚类前面的已有步骤不用进行任何的变动,只需要额外训练一个聚类模型,虽然效果比较有限,但训练成本也比较低

  • 训练过程:
    • 使用cpu性能较好的机器训练,据我的经验在腾讯云6核cpu训练每个speaker需要约4分钟即可完成训练
    • 执行python cluster/train_cluster.py ,模型的输出会在 logs/44k/kmeans_10000.pt
  • 推理过程:
    • inference_main中指定cluster_model_path
    • inference_main中指定cluster_infer_ratio,0为完全不使用聚类,1为只使用聚类,通常设置0.5即可

Onnx导出

使用 onnx_export.py

  • 新建文件夹:checkpoints 并打开
  • checkpoints文件夹中新建一个文件夹作为项目文件夹,文件夹名为你的项目名称,比如aziplayer
  • 将你的模型更名为model.pth,配置文件更名为config.json,并放置到刚才创建的aziplayer文件夹下
  • onnx_export.pypath = "NyaruTaffy""NyaruTaffy" 修改为你的项目名称,path = "aziplayer"
  • 运行 onnx_export.py
  • 等待执行完毕,在你的项目文件夹下会生成一个model.onnx,即为导出的模型

    Onnx模型支持的UI

  • 我去除了所有的训练用函数和一切复杂的转置,一行都没有保留,因为我认为只有去除了这些东西,才知道你用的是Onnx
  • 注意:Hubert Onnx模型请使用MoeSS提供的模型,目前无法自行导出(fairseq中Hubert有不少onnx不支持的算子和涉及到常量的东西,在导出时会报错或者导出的模型输入输出shape和结果都有问题) Hubert4.0