据不完全统计，多说话人似乎会导致音色泄漏加重，不建议训练超过5人的模型，目前的建议是如果想炼出来更像目标音色，尽可能炼单说话人的
断音问题已解决，音质提升了不少
2.0版本已经移至 sovits_2.0分支
3.0版本使用FreeVC的代码结构，与旧版本不通用
与DiffSVC 相比，在训练数据质量非常高时diffsvc有着更好的表现，对于质量差一些的数据集，本仓库可能会有更好的表现，此外，本仓库推理速度上比diffsvc快很多
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
- 当前分支是32khz版本的分支，32khz模型推理更快，显存占用大幅减小，数据集所占硬盘空间也大幅降低，推荐训练该版本模型
- 如果要训练48khz的模型请切换到main分支
- soft vc hubert：hubert-soft-0d54a1f4.pt
- 放在hubert目录下
- 预训练底模文件 G_0.pth 与 D_0.pth
- 放在logs/32k 目录下
- 预训练底模为必选项，因为据测试从零开始训练有概率不收敛，同时底模也能加快训练速度
- 预训练底模训练数据集包含云灏 即霜 辉宇·星AI 派蒙 绫地宁宁，覆盖男女生常见音域，可以认为是相对通用的底模
- 底模删除了optimizer speaker_embedding 等无关权重, 只可以用于初始化训练，无法用于推理
- 该底模和48khz底模通用
# 一键下载
# hubert
wget -P hubert/ https://github.com/bshall/hubert/releases/download/v0.1/hubert-soft-0d54a1f4.pt
# G与D预训练模型
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
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- 重采样至 32khz
python resample.py- 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
# 注意
# 自动生成的配置文件中，说话人数量n_speakers会自动按照数据集中的人数而定
# 为了给之后添加说话人留下一定空间，n_speakers自动设置为 当前数据集人数乘2
# 如果想多留一些空位可以在此步骤后 自行修改生成的config.json中n_speakers数量
# 一旦模型开始训练后此项不可再更改- 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
python train.py -c configs/config.json -m 32k- 更改model_path为你自己训练的最新模型记录点
- 将待转换的音频放在raw文件夹下
- clean_names 写待转换的音频名称
- trans 填写变调半音数量
- spk_list 填写合成的说话人名称
- 新建文件夹：checkpoints 并打开
- 在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
- 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文件夹下
- 将 onnx_export.py 中path = "NyaruTaffy" 的 "NyaruTaffy" 修改为你的项目名称
- 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
- 新建文件夹：checkpoints 并打开
- 在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
- 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文件夹下
- 运行 sovits_gradio.py