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@@ -137,8 +137,8 @@ step=segments*epoch/batch_size,即模型文件后面数字由来<br>
137
 
138
  以散兵为例:</br>
139
  损失函数图像:主要看step 与 loss5,比如:<br>
140
- 给一个大致的参考,待转换音频都为高音女生,这是较为刁钻的测试:如图,10min纯净人声,<br>
141
- 差不多2800epoch(10000step)就已经出结果了,实际使用的是5571epoch(19500step)的文件,被训练音色和原音色相差几<br>
142
  何,请听上方预览音频。正常训练,10min是较为不足的训练集时长。<br>
143
 
144
  [点我查看相关文件](https://huggingface.co/datasets/jiaheillu/audio_preview/tree/main)<br>
 
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  以散兵为例:</br>
139
  损失函数图像:主要看step 与 loss5,比如:<br>
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+ 给一个大致的参考,待转换音频都为高音女生,这是较为刁钻的测试:如图,10min纯净人声,
141
+ 差不多2800epoch(10000step)就已经出结果了,实际使用的是5571epoch(19500step)的文件,被训练音色和原音色相差几
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  何,请听上方预览音频。正常训练,10min是较为不足的训练集时长。<br>
143
 
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  [点我查看相关文件](https://huggingface.co/datasets/jiaheillu/audio_preview/tree/main)<br>