--- license: cc-by-sa-4.0 tags: - so-vits-svc --- # so-vits-svc4.1-sanwu ## 官方项目地址:https://github.com/svc-develop-team/so-vits-svc ## 如何使用?How to use? 1. install requirements 2. download pretrain model [checkpoint_best_legacy_500.pt](https://ibm.box.com/s/z1wgl1stco8ffooyatzdwsqn2psd9lrr) and put it into `./pretrain` 3. put `sanwu_100800.pth`, `feature_and_index.pkl`, 'kmeans_10000.pt' into `./logs/44k` 4. put `config.json`into `./config` 5. enjoy! ## 以下引用官方文档 ## 推理 使用 [inference_main.py](inference_main.py) ```shell # 例 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 + `-cl` | `--clip`:音频强制切片,默认0为自动切片,单位为秒/s 可选项部分:部分具体见下一节 + `-lg` | `--linear_gradient`:两段音频切片的交叉淡入长度,如果强制切片后出现人声不连贯可调整该数值,如果连贯建议采用默认值0,单位为秒 + `-f0p` | `--f0_predictor`:选择F0预测器,可选择crepe,pm,dio,harvest,默认为pm(注意:crepe为原F0使用均值滤波器) + `-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`:聚类模型或特征检索索引路径,如果没有训练聚类或特征检索则随便填 + `-cr` | `--cluster_infer_ratio`:聚类方案或特征检索占比,范围0-1,若没有训练聚类模型或特征检索则默认0即可 + `-eh` | `--enhance`:是否使用NSF_HIFIGAN增强器,该选项对部分训练集少的模型有一定的音质增强效果,但是对训练好的模型有反面效果,默认关闭 + `-shd` | `--shallow_diffusion`:是否使用浅层扩散,使用后可解决一部分电音问题,默认关闭,该选项打开时,NSF_HIFIGAN增强器将会被禁止 + `-usm` | `--use_spk_mix`:是否使用角色融合/动态声线融合 + `-lea` | `--loudness_envelope_adjustment`:输入源响度包络替换输出响度包络融合比例,越靠近1越使用输出响度包络 + `-fr` | `--feature_retrieval`:是否使用特征检索,如果使用聚类模型将被禁用,且cm与cr参数将会变成特征检索的索引路径与混合比例 浅扩散设置: + `-dm` | `--diffusion_model_path`:扩散模型路径 + `-dc` | `--diffusion_config_path`:扩散模型配置文件路径 + `-ks` | `--k_step`:扩散步数,越大越接近扩散模型的结果,默认100 + `-od` | `--only_diffusion`:纯扩散模式,该模式不会加载sovits模型,以扩散模型推理 + `-se` | `--second_encoding`:二次编码,浅扩散前会对原始音频进行二次编码,玄学选项,有时候效果好,有时候效果差 ### 注意 如果使用`whisper-ppg` 声音编码器进行推理,需要将`--clip`设置为25,`-lg`设置为1。否则将无法正常推理。 ## 🤔 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` + 聚类模型目前可以使用gpu进行训练,执行`python cluster/train_cluster.py --gpu` + 推理过程: + `inference_main.py`中指定`cluster_model_path` + `inference_main.py`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 ### 特征检索 介绍:跟聚类方案一样可以减小音色泄漏,咬字比聚类稍好,但会降低推理速度,采用了融合的方式,可以线性控制特征检索与非特征检索的占比, + 训练过程: 首先需要在生成hubert与f0后执行: ```shell python train_index.py -c configs/config.json ``` 模型的输出会在`logs/44k/feature_and_index.pkl` + 推理过程: + 需要首先制定`--feature_retrieval`,此时聚类方案会自动切换到特征检索方案 + `inference_main.py`中指定`cluster_model_path` 为模型输出文件 + `inference_main.py`中指定`cluster_infer_ratio`,`0`为完全不使用特征检索,`1`为只使用特征检索,通常设置`0.5`即可 ### 静态声线混合 **参考`webUI.py`文件中,小工具/实验室特性的静态声线融合。** 介绍:该功能可以将多个声音模型合成为一个声音模型(多个模型参数的凸组合或线性组合),从而制造出现实中不存在的声线 **注意:** 1. 该功能仅支持单说话人的模型 2. 如果强行使用多说话人模型,需要保证多个模型的说话人数量相同,这样可以混合同一个SpaekerID下的声音 3. 保证所有待混合模型的config.json中的model字段是相同的 4. 输出的混合模型可以使用待合成模型的任意一个config.json,但聚类模型将不能使用 5. 批量上传模型的时候最好把模型放到一个文件夹选中后一起上传 6. 混合比例调整建议大小在0-100之间,也可以调为其他数字,但在线性组合模式下会出现未知的效果 7. 混合完毕后,文件将会保存在项目根目录中,文件名为output.pth 8. 凸组合模式会将混合比例执行Softmax使混合比例相加为1,而线性组合模式不会 ### 动态声线混合 **参考`spkmix.py`文件中关于动态声线混合的介绍** 角色混合轨道 编写规则: 角色ID : \[\[起始时间1, 终止时间1, 起始数值1, 起始数值1], [起始时间2, 终止时间2, 起始数值2, 起始数值2]] 起始时间和前一个的终止时间必须相同,第一个起始时间必须为0,最后一个终止时间必须为1 (时间的范围为0-1) 全部角色必须填写,不使用的角色填\[\[0., 1., 0., 0.]]即可 融合数值可以随便填,在指定的时间段内从起始数值线性变化为终止数值,内部会自动确保线性组合为1(凸组合条件),可以放心使用 推理的时候使用`--use_spk_mix`参数即可启用动态声线混合 ## 📚 一些法律条例参考 #### 任何国家,地区,组织和个人使用此项目必须遵守以下法律 #### 《民法典》 ##### 第一千零一十九条 任何组织或者个人不得以丑化、污损,或者利用信息技术手段伪造等方式侵害他人的肖像权。未经肖像权人同意,不得制作、使用、公开肖像权人的肖像,但是法律另有规定的除外。未经肖像权人同意,肖像作品权利人不得以发表、复制、发行、出租、展览等方式使用或者公开肖像权人的肖像。对自然人声音的保护,参照适用肖像权保护的有关规定。 ##### 第一千零二十四条 【名誉权】民事主体享有名誉权。任何组织或者个人不得以侮辱、诽谤等方式侵害他人的名誉权。 ##### 第一千零二十七条 【作品侵害名誉权】行为人发表的文学、艺术作品以真人真事或者特定人为描述对象,含有侮辱、诽谤内容,侵害他人名誉权的,受害人有权依法请求该行为人承担民事责任。行为人发表的文学、艺术作品不以特定人为描述对象,仅其中的情节与该特定人的情况相似的,不承担民事责任。 #### 《[中华人民共和国宪法](http://www.gov.cn/guoqing/2018-03/22/content_5276318.htm)》 #### 《[中华人民共和国刑法](http://gongbao.court.gov.cn/Details/f8e30d0689b23f57bfc782d21035c3.html?sw=中华人民共和国刑法)》 #### 《[中华人民共和国民法典](http://gongbao.court.gov.cn/Details/51eb6750b8361f79be8f90d09bc202.html)》