目录
获取数据集
开始训练
开始推理（翻唱）
获取数据集
工具整合包来源
【AI翻唱/SoVITS 4.0】手把手教你老婆唱歌给你听~无需配置环境的本地训练/推理教程[懒人整合包]_哔哩哔哩_bilibilihttps://www.bilibili.com/video/BV1H24y187Ko/?spm_id_from=333.1007.top_right_bar_window_custom_collection.content.click&vd_source=bd7513aedfc5a6d9d2da276ca29e3cb5
音频来源
QQ音乐-HQ高品质下载
zutomayo的歌曲列表
- Dear Mr [F]
去和声、混响、切片按上面教程来就好了
已得到数据集
本地硬件水平有限，上云端GPU服务器训练
【so-vits-svc】手把手教你老婆唱歌_哔哩哔哩_bilibilihttps://www.bilibili.com/video/BV1vM4y1S7zB/?vd_source=bd7513aedfc5a6d9d2da276ca29e3cb5
AutoDL上选一个好显卡，镜像为up的改进版（加了webui和补充了很多注释）
资源清单
显卡：A5000，cuda版本11.6
镜像：so-vits-svc-webui
按readme.ipynb步骤走，最后开始训练
开始训练
训练的相关细节（config.json）
关于训练过程几个指标的关系参考如下
(167条消息) so-vits-svc3.0 中文详细安装、训练、推理使用教程_Sucial的博客-CSDN博客https://blog.csdn.net/Sucial/article/details/129104472
上面最多语音说话人的语音数可以理解为训练集大小，也就是说训练集越大，batch_size越小，训练就越快，但训练集比较大时，batch_size调太小猜测有可能会对训练效果产生影响
一次处理数据集的数量：batch_size
如果数据集比较小，则推荐设置得小一点，比如我这次训练只是当作测试，数据集只用了一首歌，切成了12份，数据集大小就只有12，batch_size就只设置成了2，如果设置得太大会导致训练很久都训练不出一个模型，batch_size太大据说也比较吃显存，推荐设置成12以内，数据集很大再调高点
训练速度：learning_rate
按readme说两者要成正比，我batch_size调成了2，learning_rate调成了0.000033，训练速度不是看epoch的打印快慢，可以参照输出模型的快慢或者输出评估信息的快慢
隔多久输出一次评估信息：log_interval
注意不是代表打印多少次epoch，数据集越小、batch_size越大需要越多的epoch才能输出一次评估信息
下方是评估信息，各个浮点数的值越小代表损失越小，效果越好，不太熟悉可以不管
隔多久输出一次模型：eval_interval
注意不是代表打印多少次epoch，数据集越小、batch_size越大需要越多的epoch才能输出一次模型，输出模型就是log/44k目录下的那些G_开头的pth文件，D_开头的不能用
修改后的config.json如下
QA
停止后继续训练
So-VITS-SVC 4.0 训练/推理常见报错和Q&A - 哔哩哔哩 (bilibili.com)https://www.bilibili.com/read/cv22206231/
训练不出模型
个人记录VITS使用问题（先发一些，持续摸索） - 哔哩哔哩 (bilibili.com)https://www.bilibili.com/read/cv22071912/
开始推理（翻唱）
按改进版镜像中的readme使用webui来推理
Webui中只能转换wav文件，其他格式控制台报错要求我们先装ffmpeg把其他格式转成wav，那些可调参数似乎还不能改，改了就转不成了
为了不爆现存，我本地将歌曲（米泽园的POWDER SNOW）先用UVR分成人声和bgm，将人声用AU切分成每段最长1分钟，一段段传到webui上转换后再下回本地
然后再使用AU将多段音频合成完整一段人声（复制音频粘贴到另一段音频后面），还要使用混合音轨将完整人声和前面的bgm分别拉进两段音轨里并对齐开头
右键混音会话为新建文件，左侧工作区多了一个音频
双击后全选整段音频右键保存，即可得到最后的完整AI音频文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-419115.html
文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-419115.html
到了这里，关于基于so-vits-svc语音模型实现AI翻唱歌曲的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
