bruce2233 / so-vits-svc

基于vits与softvc的歌声音色转换模型(svc社区维护仓库）

SoftVC VITS Singing Voice Conversion

English docs

英语资料

Update

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10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
针对sovits3.0 48khz模型推理显存占用大的问题，可以切换到32khz的分支 版本训练32khz的模型
目前发现一个较大问题，3.0推理时显存占用巨大，6G显存基本只能推理30s左右长度音频
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48khz的版本，使用时需要先git checkout main，推理时显存占用较大，经常会出现爆显存的问题，如果爆显存需要手动将音频切片逐片段转换，推荐切换到32khz的分支 训练32khz版本的模型

colab一键数据集制作、训练脚本

一键colab

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/48k 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

# 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/48k/ https://huggingface.co/innnky/sovits_pretrained/resolve/main/G_0.pth
wget -P logs/48k/ https://huggingface.co/innnky/sovits_pretrained/resolve/main/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 48khz

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 48k

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