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task_categories:
- conversational
language:
- aa
tags:
- music
size_categories:
- n<1K
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# 效果预览

本仓库用于预览训练出的各种语音模型的效果

|  角色名  |                           角色原声                           |                          [输入音频点我下载](https://huggingface.co/datasets/jiaheillu/audio_preview/resolve/main/%E6%95%A3%E5%85%B5%E6%95%88%E6%9E%9C%E9%A2%84%E8%A7%88/%E5%8E%9F%E5%A3%B0/%E5%A4%A2%E3%81%A7%E9%80%A2%E3%81%88%E3%81%9F%E3%82%89.wav)                         |[输出音频点我下载](https://huggingface.co/datasets/jiaheillu/audio_preview/resolve/main/%E6%95%A3%E5%85%B5%E6%95%88%E6%9E%9C%E9%A2%84%E8%A7%88/%E8%BD%AC%E6%8D%A2%E7%BB%93%E6%9E%9C/%E5%A4%A2%E3%81%A7%E9%80%A2%E3%81%88%E3%81%9F%E3%82%892liulangzhe_f.wav)|
| :------: | :----------------------------------------------------------: | :----------------------------------------------------------: | :----------------------------------------------------------: |
|   散兵   | <audio src="https://huggingface.co/datasets/jiaheillu/audio_preview/resolve/main/%E6%95%A3%E5%85%B5%E6%95%88%E6%9E%9C%E9%A2%84%E8%A7%88/%E9%83%A8%E5%88%86%E8%AE%AD%E7%BB%83%E9%9B%86/%E7%BB%88%E4%BA%8E%EF%BC%8C%E6%97%A0%E8%81%8A%E7%9A%84%E4%B8%80%E5%A4%A9%E5%B0%B1%E8%A6%81%E7%BB%93%E6%9D%9F%E4%BA%86%E3%80%82.mp3" controls="controls"> | <audio src="https://huggingface.co/datasets/jiaheillu/audio_preview/blob/main/%E6%95%A3%E5%85%B5%E6%95%88%E6%9E%9C%E9%A2%84%E8%A7%88/%E5%8E%9F%E5%A3%B0/%E5%A4%A2%E3%81%A7%E9%80%A2%E3%81%88%E3%81%9F%E3%82%89.wav" controls="controls"> | <audio src="https://huggingface.co/datasets/jiaheillu/audio_preview/blob/main/%E6%95%A3%E5%85%B5%E6%95%88%E6%9E%9C%E9%A2%84%E8%A7%88/%E8%BD%AC%E6%8D%A2%E7%BB%93%E6%9E%9C/%E5%A4%A2%E3%81%A7%E9%80%A2%E3%81%88%E3%81%9F%E3%82%892liulangzhe_f.wav" controls="controls"> |


各文件主要内容：

部分训练集：内含一些被训练角色的音色<br>
待转换音频：用于“被替换音色”的音频<br>
转换结果：音色被训练音色替换掉的音频<br>
训练参数预览：仅需要关注以下几点即可<br>

关键参数：

音频时长：min<br>
epoch: 轮 <br>



batch_size = 一个step训练的片段数<br>
segments = 音频被切分的片段<br>
step=segments*epoch/batch_size,即模型文件后面数字由来<br>

损失函数图像：主要看step 与 loss5，比如：<br>
给一个大致的参考，该示例全部来自于 散兵 这一角色，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>
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>
何，差不多有个概念。当然即使loss也不足以参考，唯一的衡量标准就是当事人的耳朵。当然，正常训练，10min还是有些少的。<br>

相关文件全部在“散兵效果预览”文件夹中<br>
![sanbing_loss](./散兵效果预览/%E8%AE%AD%E7%BB%83%E5%8F%82%E6%95%B0%E9%80%9F%E8%A7%88.assets/sanbing_loss.png)