## Q1:ffmpeg error/utf8 error. 大概率不是ffmpeg问题,而是音频路径问题;
ffmpeg读取路径带空格、()等特殊符号,可能出现ffmpeg error;训练集音频带中文路径,在写入filelist.txt的时候可能出现utf8 error;
## Q2:一键训练结束没有索引 显示"Training is done. The program is closed."则模型训练成功,后续紧邻的报错是假的;
一键训练结束完成没有added开头的索引文件,可能是因为训练集太大卡住了添加索引的步骤;已通过批处理add索引解决内存add索引对内存需求过大的问题。临时可尝试再次点击"训练索引"按钮。
## Q3:训练结束推理没看到训练集的音色 点刷新音色再看看,如果还没有看看训练有没有报错,控制台和webui的截图,logs/实验名下的log,都可以发给开发者看看。
## Q4:如何分享模型   rvc_root/logs/实验名 下面存储的pth不是用来分享模型用来推理的,而是为了存储实验状态供复现,以及继续训练用的。用来分享的模型应该是weights文件夹下大小为60+MB的pth文件;
  后续将把weights/exp_name.pth和logs/exp_name/added_xxx.index合并打包成weights/exp_name.zip省去填写index的步骤,那么zip文件用来分享,不要分享pth文件,除非是想换机器继续训练;
  如果你把logs文件夹下的几百MB的pth文件复制/分享到weights文件夹下强行用于推理,可能会出现f0,tgt_sr等各种key不存在的报错。你需要用ckpt选项卡最下面,手工或自动(本地logs下如果能找到相关信息则会自动)选择是否携带音高、目标音频采样率的选项后进行ckpt小模型提取(输入路径填G开头的那个),提取完在weights文件夹下会出现60+MB的pth文件,刷新音色后可以选择使用。
## Q5:Connection Error. 也许你关闭了控制台(黑色窗口)。
## Q6:WebUI弹出Expecting value: line 1 column 1 (char 0). 请关闭系统局域网代理/全局代理。
这个不仅是客户端的代理,也包括服务端的代理(例如你使用autodl设置了http_proxy和https_proxy学术加速,使用时也需要unset关掉)
## Q7:不用WebUI如何通过命令训练推理 训练脚本:
可先跑通WebUI,消息窗内会显示数据集处理和训练用命令行;
推理脚本:
https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/blob/main/myinfer.py
例子:
runtime\python.exe myinfer.py 0 "E:\codes\py39\RVC-beta\todo-songs\1111.wav" "E:\codes\py39\logs\mi-test\added_IVF677_Flat_nprobe_7.index" harvest "test.wav" "weights/mi-test.pth" 0.6 cuda:0 True
f0up_key=sys.argv[1]
input_path=sys.argv[2]
index_path=sys.argv[3]
f0method=sys.argv[4]#harvest or pm
opt_path=sys.argv[5]
model_path=sys.argv[6]
index_rate=float(sys.argv[7])
device=sys.argv[8]
is_half=bool(sys.argv[9])
## Q8:Cuda error/Cuda out of memory. 小概率是cuda配置问题、设备不支持;大概率是显存不够(out of memory);
训练的话缩小batch size(如果缩小到1还不够只能更换显卡训练),推理的话酌情缩小config.py结尾的x_pad,x_query,x_center,x_max。4G以下显存(例如1060(3G)和各种2G显卡)可以直接放弃,4G显存显卡还有救。
## Q9:total_epoch调多少比较好 如果训练集音质差底噪大,20~30足够了,调太高,底模音质无法带高你的低音质训练集
如果训练集音质高底噪低时长多,可以调高,200是ok的(训练速度很快,既然你有条件准备高音质训练集,显卡想必条件也不错,肯定不在乎多一些训练时间)
## Q10:需要多少训练集时长   推荐10min至50min
  保证音质高底噪低的情况下,如果有个人特色的音色统一,则多多益善
  高水平的训练集(精简+音色有特色),5min至10min也是ok的,仓库作者本人就经常这么玩
  也有人拿1min至2min的数据来训练并且训练成功的,但是成功经验是其他人不可复现的,不太具备参考价值。这要求训练集音色特色非常明显(比如说高频气声较明显的萝莉少女音),且音质高;
  1min以下时长数据目前没见有人尝试(成功)过。不建议进行这种鬼畜行为。
## Q11:index rate干嘛用的,怎么调(科普)   如果底模和推理源的音质高于训练集的音质,他们可以带高推理结果的音质,但代价可能是音色往底模/推理源的音色靠,这种现象叫做"音色泄露";
  index rate用来削减/解决音色泄露问题。调到1,则理论上不存在推理源的音色泄露问题,但音质更倾向于训练集。如果训练集音质比推理源低,则index rate调高可能降低音质。调到0,则不具备利用检索混合来保护训练集音色的效果;
  如果训练集优质时长多,可调高total_epoch,此时模型本身不太会引用推理源和底模的音色,很少存在"音色泄露"问题,此时index_rate不重要,你甚至可以不建立/分享index索引文件。
## Q11:推理怎么选gpu config.py文件里device cuda:后面选择卡号;
卡号和显卡的映射关系,在训练选项卡的显卡信息栏里能看到。
## Q12:如何推理训练中间保存的pth 通过ckpt选项卡最下面提取小模型。
## Q13:如何中断和继续训练 现阶段只能关闭WebUI控制台双击go-web.bat重启程序。网页参数也要刷新重新填写;
继续训练:相同网页参数点训练模型,就会接着上次的checkpoint继续训练。
## Q14:训练时出现文件页面/内存error 进程开太多了,内存炸了。你可能可以通过如下方式解决
1、"提取音高和处理数据使用的CPU进程数" 酌情拉低;
2、训练集音频手工切一下,不要太长。
## Q15:如何中途加数据训练 1、所有数据新建一个实验名;
2、拷贝上一次的最新的那个G和D文件(或者你想基于哪个中间ckpt训练,也可以拷贝中间的)到新实验名;下
3、一键训练新实验名,他会继续上一次的最新进度训练。
## Q16: error about llvmlite.dll OSError: Could not load shared object file: llvmlite.dll FileNotFoundError: Could not find module lib\site-packages\llvmlite\binding\llvmlite.dll (or one of its dependencies). Try using the full path with constructor syntax. win平台会报这个错,装上https://aka.ms/vs/17/release/vc_redist.x64.exe这个再重启WebUI就好了。 ## Q17: RuntimeError: The expanded size of the tensor (17280) must match the existing size (0) at non-singleton dimension 1. Target sizes: [1, 17280]. Tensor sizes: [0] wavs16k文件夹下,找到文件大小显著比其他都小的一些音频文件,删掉,点击训练模型,就不会报错了,不过由于一键流程中断了你训练完模型还要点训练索引。 ## Q18: RuntimeError: The size of tensor a (24) must match the size of tensor b (16) at non-singleton dimension 2 不要中途变更采样率继续训练。如果一定要变更,应更换实验名从头训练。当然你也可以把上次提取的音高和特征(0/1/2/2b folders)拷贝过去加速训练流程。