后续维护等工作的一些其他相关仓库：
- so-vits-svc ：svc社区准备接手维护sovits，如果有pr和issue可以往这里提交
- SoftVitsResearch ：用于制作一些比较花里胡哨的功能（主要面向Onnx端-MoeSS）
本项目为开源、离线的项目，SvcDevelopTeam 的所有成员与本项目的所有开发者以及维护者（以下简称贡献者）对本项目没有控制力。本项目的贡献者从未向任何组织或个人提供包括但不限于数据集提取、数据集加工、算力支持、训练支持、推理等一切形式的帮助；本项目的贡献者不知晓也无法知晓使用者使用该项目的用途。故一切基于本项目训练的 AI 模型和合成的音频都与本项目贡献者无关。一切由此造成的问题由使用者自行承担。
此项目完全离线运行，不能收集任何用户信息或获取用户输入数据。因此，这个项目的贡献者不知道所有的用户输入和模型，因此不负责任何用户输入。
本项目只是一个框架项目，本身并没有语音合成的功能，所有的功能都需要用户自己训练模型。同时，这个项目没有任何模型，任何二次分发的项目都与这个项目的贡献者无关。
Warning：请自行解决数据集授权问题，禁止使用非授权数据集进行训练！任何由于使用非授权数据集进行训练造成的问题，需自行承担全部责任和后果！与仓库、仓库维护者、svc develop team 无关！
- 本项目是基于学术交流目的建立，仅供交流与学习使用，并非为生产环境准备。
- 任何发布到视频平台的基于 sovits 制作的视频，都必须要在简介明确指明用于变声器转换的输入源歌声、音频，例如：使用他人发布的视频 / 音频，通过分离的人声作为输入源进行转换的，必须要给出明确的原视频、音乐链接；若使用是自己的人声，或是使用其他歌声合成引擎合成的声音作为输入源进行转换的，也必须在简介加以说明。
- 由输入源造成的侵权问题需自行承担全部责任和一切后果。使用其他商用歌声合成软件作为输入源时，请确保遵守该软件的使用条例，注意，许多歌声合成引擎使用条例中明确指明不可用于输入源进行转换！
- 禁止使用该项目从事违法行为与宗教、政治等活动，该项目维护者坚决抵制上述行为，不同意此条则禁止使用该项目。
- 继续使用视为已同意本仓库 README 所述相关条例，本仓库 README 已进行劝导义务，不对后续可能存在问题负责。
- 如果将此项目用于任何其他企划，请提前联系并告知本仓库作者，十分感谢。
诈尸一下，4.0-v2不少人炼出来效果很烂，那我就把这分支直接删了
更新了4.0-v2模型，全部流程同4.0，在4.0-v2分支 这是sovits最后一次更新
4.0模型及colab脚本已更新：在4.0分支 统一采样率使用44100hz（但推理显存占用比3.0的32khz还小），更换特征提取为contentvec， 目前稳定性还没有经过广泛测试据不完全统计，多说话人似乎会导致音色泄漏加重，不建议训练超过5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
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
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
- 当前分支是32khz版本的分支，32khz模型推理更快，显存占用大幅减小，数据集所占硬盘空间也大幅降低，推荐训练该版本模型
- 如果要训练48khz的模型请切换到main分支
- soft vc hubert：hubert-soft-0d54a1f4.pt
- 放在
hubert目录下
- 放在
- 预训练底模文件 G_0.pth 与 D_0.pth
- 放在
logs/32k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 - 该底模和48khz底模通用
- 放在
# 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/32k/ https://huggingface.co/innnky/sovits_pretrained/resolve/main/G_0.pth
wget -P logs/32k/ https://huggingface.co/innnky/sovits_pretrained/resolve/main/D_0.pth
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- 重采样至 32khz
python resample.py- 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- 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
python train.py -c configs/config.json -m 32k- 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
- 新建文件夹：
checkpoints并打开 - 在
checkpoints文件夹中新建一个文件夹作为项目文件夹，文件夹名为你的项目名称，比如aziplayer - 将你的模型更名为
model.pth，配置文件更名为config.json，并放置到刚才创建的aziplayer文件夹下 - 将 onnx_export.py 中
path = "NyaruTaffy"的"NyaruTaffy"修改为你的项目名称，path = "aziplayer" - 运行 onnx_export.py
- 等待执行完毕，在你的项目文件夹下会生成一个
model.onnx，即为导出的模型 - 注意：若想导出48K模型，请按照以下步骤修改文件，或者直接使用
model_onnx_48k.py- 请打开model_onnx.py，将其中最后一个class
SynthesizerTrn的hps中sampling_rate32000改为48000 - 请打开nvSTFT，将其中所有32000改为48000
- 请打开model_onnx.py，将其中最后一个class
- 我去除了所有的训练用函数和一切复杂的转置，一行都没有保留，因为我认为只有去除了这些东西，才知道你用的是Onnx
- 新建文件夹：checkpoints 并打开
- 在checkpoints文件夹中新建一个文件夹作为项目文件夹，文件夹名为你的项目名称
- 将你的模型更名为model.pth，配置文件更名为config.json，并放置到刚才创建的文件夹下
- 运行 sovits_gradio.py
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