emetzodiac / so-vits-svc

基于vits与softvc的歌声音色转换模型

SoftVC VITS Singing Voice Conversion

English docs

Check here

Updates

4.0模型及colab脚本已更新：在4.0分支 统一采样率使用44100hz（但推理显存占用比3.0的32khz还小），更换特征提取为contentvec， 目前稳定性还没有经过广泛测试

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

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

注意

• 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

预先下载的模型文件

• 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

colab一键数据集制作、训练脚本

一键colab

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 32khz

python resample.py

2. 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

3. 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 32k

推理

使用 inference_main.py

• 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

Onnx导出

重要的事情说三遍：导出Onnx时，请重新克隆整个仓库！！！导出Onnx时，请重新克隆整个仓库！！！导出Onnx时，请重新克隆整个仓库！！！

使用 onnx_export.py

• 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，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
• 将 onnx_export.py 中path = "NyaruTaffy" 的 "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
• 注意：若想导出48K模型，请按照以下步骤修改文件，或者直接使用model_onnx_48k.py
  • 请打开model_onnx.py，将其中最后一个classSynthesizerTrn的hps中sampling_rate32000改为48000
  • 请打开nvSTFT，将其中所有32000改为48000

  Onnx模型支持的UI

  • MoeSS
• 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

Gradio（WebUI）

使用 sovits_gradio.py

• 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