so-vits-svc4.0 中文详细安装、训练、推理使用教程

本帮助文档为项目 so-vits-svc 的详细中文安装、调试、推理教程，您也可以直接选择官方README文档
撰写：Sucial 点击跳转B站主页

写在开头：与3.0版本相比，4.0和4.1版本的安装、训练、推理操作更为简单

建议直接点击访问官方文档

2023.8.2文档更新：

1. 提供4.1训练底模，需自行下载，下载地址：https://huggingface.co/Sucial/so-vits-svc4.1-pretrain_model 还包含扩散模型训练底模

2. 提供4.0训练底模，需自行下载，下载地址：https://huggingface.co/datasets/ms903/sovits4.0-768vec-layer12/tree/main/sovits_768l12_pre_large_320k 并需要改名为G_0.pth和D_0.pth

3. 提供3.0训练底模，需自行下载，下载地址：https://pan.baidu.com/s/1uw6W3gOBvMbVey1qt_AzhA?pwd=80eo 提取码：80eo

4. 修改了一下文档内容。

其实到这里你完全可以参考官方的文档来一步一步配置了，但如果你不清楚前置环境配置，可以继续往下阅读下面文章的第一部分 1. 环境依赖 即可

下面的文章仅介绍4.0版本的安装方法（其实是懒的更新）因为4.1的安装过程官方写的真的很详细！！！

1. 环境依赖

• 本项目需要的环境：
  NVIDIA-CUDA
  Python <= 3.10
  Pytorch
  FFmpeg

- Cuda

• 在cmd控制台里输入nvidia-smi.exe以查看显卡驱动版本和对应的cuda版本

• 前往 NVIDIA-Developer 官网下载与系统对应的Cuda版本
  以Cuda-11.7版本为例（注：本文下述所有配置均在Cuda-11.7下演示）Cuda11.7下载地址 根据自己的系统和需求选择安装（一般本地Windows用户请依次选择Windows, x86_64, 系统版本, exe(local)）

• 安装成功之后在cmd控制台中输入nvcc -V, 出现类似以下内容则安装成功：

    nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
    Copyright (c) 2005-2022 NVIDIA Corporation
    Built on Tue_May__3_19:00:59_Pacific_Daylight_Time_2022
    Cuda compilation tools, release 11.7, V11.7.64
    Build cuda_11.7.r11.7/compiler.31294372_0

特别注意！

• 目前为止pytorch最高支持到cuda11.7
• 如果您在上述第一步中查看到自己的Cuda版本>11.7，请依然选择11.7进行下载安装（Cuda有版本兼容性）并且安装完成后再次在cmd输入nvidia-smi.exe并不会出现cuda版本变化，即任然显示的是>11,7的版本
• **Cuda的卸载方法：**打开控制面板-程序-卸载程序，将带有NVIDIA CUDA的程序全部卸载即可（一共5个）

- Python

• 前往 Python官网 下载Python，版本需要低于3.10（详细安装方法以及添加Path此处省略，网上随便一查都有）
• 安装完成后在cmd控制台中输入python出现类似以下内容则安装成功：

    Python 3.10.4 (tags/v3.10.4:9d38120, Mar 23 2022, 23:13:41) [MSC v.1929 64 bit (AMD64)] on win32
    Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
    >>> 

• 配置python下载镜像源（有国外网络条件可跳过）
  在cmd控制台依次执行

    # 设置清华大学下载镜像
    pip config set global.index-url http://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
    pip config set global.trusted-host pypi.tuna.tsinghua.edu.cn

安装依赖库

• 在任意位置新建名为requirements.txt的文本文件，输入以下内容保存

    Flask==2.1.2
    Flask_Cors==3.0.10
    gradio==3.4.1
    numpy==1.23.5
    playsound==1.3.0
    PyAudio==0.2.12
    pydub==0.25.1
    pyworld==0.3.2
    requests==2.28.1
    scipy==1.10.0
    sounddevice==0.4.5
    SoundFile==0.10.3.post1
    starlette==0.19.1
    tqdm==4.63.0
    scikit-maad
    praat-parselmouth
    tensorboard
    librosa
    fairseq

• 在该文本文件所处文件夹内右击空白处选择 在终端中打开 并执行下面命令以安装库（若出现报错请尝试用pip install [库名称]重新单独安装直至成功）

    pip install -r requirements.txt

• 接下来我们需要单独安装torch, torchaudio, torchvision这三个库，下面提供两种方法

方法1（便捷但不建议，因为我在测试这种方法过程中发现有问题，对后续配置AI有影响

直接前往 Pytorch官网 选择所需版本然后复制Run this Command栏显示的命令至cmd安装（不建议）

方法2（较慢但稳定，建议）

• 前往该地址使用Ctrl+F搜索直接下载whl包 点击前往

• 这个项目需要的是
  torch==1.10.0+cu113
torchaudio==0.10.0+cu113
1.10.0和 0.10.0表示是pytorch版本，cu113表示cuda版本11.3
  以此类推，请选择适合自己的版本安装

• 下面我将以Cuda11.7版本为例
  –示例开始–

• 我们需要安装以下三个库

1. torch-1.13.0+cu117-cp310-cp310-win_amd64.whl 其中cp310指python3.10, win-amd64表示windows 64位操作系统
2. torchaudio-0.13.0+cu117-cp310-cp310-win_amd64.whl
3. torchvision-0.14.0+cu117-cp310-cp310-win_amd64.whl

• 下载完成后进入进入下载的whl文件的目录，在所处文件夹内右击空白处选择 在终端中打开 并执行下面命令以安装库

    pip install .\torch-1.13.0+cu117-cp310-cp310-win_amd64.whl
    # 回车运行(安装时间较长)
    pip install .\torchaudio-0.13.0+cu117-cp310-cp310-win_amd64.whl
    # 回车运行
    pip install .\torchvision-0.14.0+cu117-cp310-cp310-win_amd64.whl 
    # 回车运行

• 务必在出现Successfully installed ...之后再执行下一条命令，第一个torch包安装时间较长
  –示例结束–

安装完torch, torchaudio, torchvision这三个库之后，在cmd控制台运用以下命令检测cuda与torch版本是否匹配

    python
    # 回车运行
    import torch
    # 回车运行
    print(torch.__version__)
    # 回车运行
    print(torch.cuda.is_available())
    # 回车运行

• 最后一行出现True则成功，出现False则失败，需要重新安装

- FFmpeg

• 前往 FFmpeg官网 下载。解压至任意位置并在高级系统设置-环境变量中添加Path定位至.\ffmpeg\bin（详细安装方法以及添加Path此处省略，网上随便一查都有）
• 安装完成后在cmd控制台中输入ffmpeg -version出现类似以下内容则安装成功

ffmpeg version git-2020-08-12-bb59bdb Copyright (c) 2000-2020 the FFmpeg developers
built with gcc 10.2.1 (GCC) 20200805
configuration: [此处省略一大堆内容]
libavutil      56. 58.100 / 56. 58.100
libavcodec     58.100.100 / 58.100.100
...

2. 预训练AI

- 下载项目源码

• 前往 so-vits-svc4.0 下载源代码。
  你也可以根据需要下载以下两个：
  改善了交互的一个分支推荐：34j/so-vits-svc-fork
  支持实时转换的一个客户端：w-okada/voice-changer

• 解压到任意文件夹

- 下载预训练模型

• 这部分官方文档写得很详细，我这边直接引用

必须项

• contentvec ：checkpoint_best_legacy_500.pt
• 放在hubert目录下

# contentvec
http://obs.cstcloud.cn/share/obs/sankagenkeshi/checkpoint_best_legacy_500.pt
# 也可手动下载放在hubert目录

可选项(强烈建议使用)

• 预训练底模文件： G_0.pth D_0.pth
• 放在logs/44k目录下
  从svc-develop-team(待定)或任何其他地方获取

虽然底模一般不会引起什么版权问题，但还是请注意一下，比如事先询问作者，又或者作者在模型描述中明确写明了可行的用途

- 准备训练样本

准备的训练数据，建议100+条（越多越好，一般正式训练1000+起步）语音(格式务必为wav，不同的说话人建立不同的文件夹)，每条语音控制在4-8秒！（确保语音不要有噪音或尽量降低噪音，一个文件夹内语音必须是一个人说的），可以训练出效果不错的模型。
长音频可以使用辅助音频自动切片软件进行大量切片 audio-slicer

• 将语音连带文件夹（有多个人就多个文件夹）一起放入.\dataset_raw文件夹里，文件结构类似如下：

dataset_raw
├───speaker0
│   ├───xxx1-xxx1.wav
│   ├───...
│   └───Lxx-0xx8.wav
└───speaker1
    ├───xx2-0xxx2.wav
    ├───...
    └───xxx7-xxx007.wav

• 此外还需要在.\dataset_raw文件夹内新建并编辑config.json，代码如下：

"n_speakers": 10    //修改数字为说话人的人数
"spk":{
    "speaker0": 0,  //修改speaker0为第一个说话人的名字，需要和文件夹名字一样，后面的: 0, 不需要改
    "speaker1": 1,  //以此类推
    "speaker2": 2,
    //以此类推
}

- 样本预处理

下面的所有步骤若出现报错请多次尝试，若一直报错就是第一部分环境依赖没有装到位，可以根据报错内容重新安装对应的库。（一般如果正确安装了的话出现报错请多次尝试或者关机重启，肯定可以解决报错的。）

1. 重采样

• 在so-vits-svc文件夹内运行终端，直接执行：

    python resample.py

• 成功运行后，在.\dataset\32k文件夹中会有说话人的wav语音。

2. 自动划分训练集，验证集，测试集，自动生成配置文件

• 在so-vits-svc文件夹内运行终端，直接执行：

    python preprocess_flist_config.py

• 出现类似以下内容则处理成功：

PS E:\vs\so-vits-svc> python preprocess_flist_config.py
100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 1/1 [00:00<00:00, 1993.49it/s]
Writing ./filelists/train.txt
100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 16/16 [00:00<?, ?it/s]
Writing ./filelists/val.txt
100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:00<?, ?it/s]
Writing ./filelists/test.txt
100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:00<?, ?it/s]
Writing configs/config.json

3. 生成hubert和f0

• 在so-vits-svc文件夹内运行终端，直接执行：

    python preprocess_hubert_f0.py

• 出现类似以下内容则处理成功：（我这里演示时只用了20条音频）

PS E:\vs\so-vits-svc-32k> python preprocess_hubert_f0.py
Loading hubert for content...
Loaded hubert.
100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 20/20 [00:06<00:00,  3.03it/s]

• 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

4. 修改配置文件（必须）

• 打开上面第二步过程中生成的配置文件.\configs\config.json修改第13行代码"batch_size"的数值。这边解释一下"batch_size": 12,数值12要根据自己电脑的显存（任务管理器-GPU- 专用GPU内存）来调整

• 修改建议
  6G显存 建议修改成2-3
  8G显存 建议修改成4-6
  "batch_size"参数调小可以解决显存不够的问题

3. 开始训练

• 在so-vits-svc文件夹内运行终端，直接执行下面命令开始训练
  注意：开始训练前建议重启一下电脑清理内存和显存，并且关闭后台游戏，动态壁纸等等软件，最好只留一个cmd窗口

    python train.py -c configs/config.json -m 44k

• 出现以下报错就是显存不够了

torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of menory. Tried to allocate 16.80 MiB (GPU 0; 8.0 GiB total capacity; 7.11 Gi8 already allocated; 0 bytes free; 7.30 GiB reserved in total by PyTorch) If reserved memory is >> allocated memory try setting max_split_size_mb to avoid fragmentation. See documentation for Memory Management and PYTORCH_cUDA_ALLOC_CONF
# 注意：一定是 0 bytes free < Tried to allocate 16.80 MiB 才是显存不足，不然就是别的问题

• 这边报错可能会比较多，如果出现报错先尝试重新执行python train.py -c configs/config.json -m 32k，多重试几遍，或者关机重启，一般是会成功的。如果报错一直是同一个报错，那就是对应的那里出问题了（要靠报错找问题所在）
• 成功执行以后应该是类似如下内容：

2023-04-01 17:02:21,633 44k INFO {'train': {'log_interval': 200, 'eval_interval': 800, 'seed': 1234, 'epochs': 10000, 'learning_rate': 0.0001, 'betas': [0.8, 0.99], 'eps': 1e-09, 'batch_size': 2, 'fp16_run': False, 'lr_decay': 0.999875, 'segment_size': 10240, 'init_lr_ratio': 1, 'warmup_epochs': 0, 'c_mel': 45, 'c_kl': 1.0, 'use_sr': True, 'max_speclen': 512, 'port': '8001', 'keep_ckpts': 3}, 'data': {'training_files': 'filelists/train.txt', 'validation_files': 'filelists/val.txt', 'max_wav_value': 32768.0, 'sampling_rate': 44100, 'filter_length': 2048, 'hop_length': 512, 'win_length': 2048, 'n_mel_channels': 80, 'mel_fmin': 0.0, 'mel_fmax': 22050}, 'model': {'inter_channels': 192, 'hidden_channels': 192, 'filter_channels': 768, 'n_heads': 2, 'n_layers': 6, 'kernel_size': 3, 'p_dropout': 0.1, 'resblock': '1', 'resblock_kernel_sizes': [3, 7, 11], 'resblock_dilation_sizes': [[1, 3, 5], [1, 3, 5], [1, 3, 5]], 'upsample_rates': [8, 8, 2, 2, 2], 'upsample_initial_channel': 512, 'upsample_kernel_sizes': [16, 16, 4, 4, 4], 'n_layers_q': 3, 'use_spectral_norm': False, 'gin_channels': 256, 'ssl_dim': 256, 'n_speakers': 1}, 'spk': {'sanwu': 0}, 'model_dir': './logs\\44k'}
2023-04-01 17:02:21,634 44k WARNING E:\vs\so-vits-svc\so-vits-svc-4.0-sanwu is not a git repository, therefore hash value comparison will be ignored.
2023-04-01 17:02:24,816 44k INFO Loaded checkpoint './logs\44k\G_2400.pth' (iteration 7)
2023-04-01 17:02:25,289 44k INFO Loaded checkpoint './logs\44k\D_2400.pth' (iteration 7)
2023-04-01 17:04:07,531 44k INFO Train Epoch: 7 [27%]
2023-04-01 17:04:07,531 44k INFO Losses: [1.178899884223938, 5.447257995605469, 13.873568534851074, 45.92221450805664, 1.7247810363769531], step: 2400, lr: 9.991253280566489e-05
2023-04-01 17:04:12,999 44k INFO Saving model and optimizer state at iteration 7 to ./logs\44k\G_2400.pth
2023-04-01 17:04:13,783 44k INFO Saving model and optimizer state at iteration 7 to ./logs\44k\D_2400.pth
2023-04-01 17:06:45,604 44k INFO Train Epoch: 7 [79%]
2023-04-01 17:06:45,604 44k INFO Losses: [1.1601612567901611, 4.299866199493408, 13.368327140808105, 34.780784606933594, 1.5297999382019043], step: 2600, lr: 9.991253280566489e-05
2023-04-01 17:07:39,541 44k INFO ====> Epoch: 7, cost 317.91 s
2023-04-01 17:09:00,870 44k INFO Train Epoch: 8 [31%]
2023-04-01 17:09:00,871 44k INFO Losses: [0.7684269547462463, 4.85490608215332, 17.213212966918945, 42.981754302978516, 1.2239456176757812], step: 2800, lr: 9.990004373906418e-05
2023-04-01 17:10:57,125 44k INFO Train Epoch: 8 [83%]
2023-04-01 17:10:57,126 44k INFO Losses: [1.4237611293792725, 3.9369957447052, 13.494928359985352, 34.12102127075195, 1.412590503692627], step: 3000, lr: 9.990004373906418e-05
2023-04-01 17:11:34,132 44k INFO ====> Epoch: 8, cost 234.59 s
2023-04-01 17:13:16,350 44k INFO Train Epoch: 9 [36%]
2023-04-01 17:13:16,350 44k INFO Losses: [0.9615359306335449, 5.3759379386901855, 11.088563919067383, 34.991233825683594, 1.9573057889938354], step: 3200, lr: 9.98875562335968e-05
2023-04-01 17:13:20,401 44k INFO Saving model and optimizer state at iteration 9 to ./logs\44k\G_3200.pth
2023-04-01 17:13:21,223 44k INFO Saving model and optimizer state at iteration 9 to ./logs\44k\D_3200.pth
2023-04-01 17:13:21,813 44k INFO .. Free up space by deleting ckpt ./logs\44k\G_800.pth
2023-04-01 17:13:21,814 44k INFO .. Free up space by deleting ckpt ./logs\44k\D_800.pth
2023-04-01 17:15:17,549 44k INFO Train Epoch: 9 [88%]
2023-04-01 17:15:17,550 44k INFO Losses: [1.2361057996749878, 4.204023838043213, 13.108729362487793, 37.149662017822266, 1.6868081092834473], step: 3400, lr: 9.98875562335968e-05
2023-04-01 17:15:45,216 44k INFO ====> Epoch: 9, cost 251.08 s

• 出现类似以上的内容就说明是在开始训练了（显存会直接爆满）。停止训练有下面两种方法：

1. 按Ctrl+C
2. 直接右上角叉掉
   在控制台中运行 python train.py -c configs/config.json -m 44k即可继续训练

• 注意：上述训练过程第一次运行时可能会出现如下报错，不用理会即可（如果你懂pth文件结构可以尝试修复）

2023-04-01 09:58:55,507 44k INFO emb_g.weight is not in the checkpoint
2023-04-01 09:58:55,507 44k INFO pre.weight is not in the checkpoint
2023-04-01 09:58:55,508 44k INFO pre.bias is not in the checkpoint
2023-04-01 09:58:55,508 44k INFO enc_p.proj.weight is not in the checkpoint
2023-04-01 09:58:55,508 44k INFO enc_p.proj.bias is not in the checkpoint
2023-04-01 09:58:55,508 44k INFO enc_p.f0_emb.weight is not in the checkpoint
2023-04-01 09:58:55,508 44k INFO enc_p.enc_.attn_layers.0.emb_rel_k is not in the checkpoint
2023-04-01 09:58:55,509 44k INFO enc_p.enc_.attn_layers.0.emb_rel_v is not in the checkpoint
2023-04-01 09:58:55,509 44k INFO enc_p.enc_.attn_layers.0.conv_q.weight is not in the checkpoint
2023-04-01 09:58:55,509 44k INFO enc_p.enc_.attn_layers.0.conv_q.bias is not in the checkpoint
2023-04-01 09:58:55,509 44k INFO enc_p.enc_.attn_layers.0.conv_k.weight is not in the checkpoint
2023-04-01 09:58:55,509 44k INFO enc_p.enc_.attn_layers.0.conv_k.bias is not in the checkpoint
2023-04-01 09:58:55,509 44k INFO enc_p.enc_.attn_layers.0.conv_v.weight is not in the checkpoint
2023-04-01 09:58:55,510 44k INFO enc_p.enc_.attn_layers.0.conv_v.bias is not in the checkpoint
2023-04-01 09:58:55,510 44k INFO enc_p.enc_.attn_layers.0.conv_o.weight is not in the checkpoint
2023-04-01 09:58:55,510 44k INFO enc_p.enc_.attn_layers.0.conv_o.bias is not in the checkpoint
#此处省略更多
#…………

- 日志及训练次数的查看

• 日志保存的位置：.\logs\44k\train.log
  阅读举例：

# 示例3
2023-02-08 18:32:24,942 44k INFO [2.252035617828369, 2.5846095085144043, 8.220404624938965, 5   17.75478744506836, 0.9781494140625, 2000, 9.911637167309565e-05]
2023-02-08 18:32:28,889 44k INFO Saving model and optimizer state at iteration 72 to ./logs\44k\G_2000.pth
2023-02-08 18:32:29,661 44k INFO Saving model and optimizer state at iteration 72 to ./logs\44k\D_2000.pth
# 示例1
2023-02-08 18:32:39,907 44k INFO ====> Epoch: 72, cost xxx s
2023-02-08 18:33:00,099 44k INFO ====> Epoch: 73, cost xxx s
2023-02-08 18:33:20,682 44k INFO ====> Epoch: 74, cost xxx s
2023-02-08 18:33:40,887 44k INFO ====> Epoch: 75, cost xxx s
2023-02-08 18:34:01,460 44k INFO ====> Epoch: 76, cost xxx s
2023-02-08 18:34:21,798 44k INFO ====> Epoch: 77, cost xxx s
2023-02-08 18:34:41,866 44k INFO ====> Epoch: 78, cost xxx s
2023-02-08 18:34:54,712 44k INFO Train Epoch: 79 [57%]
# 示例2
2023-02-08 18:34:54,712 44k INFO [2.282658100128174, 2.5492446422576904, 10.027194023132324, 15.401838302612305, 1.598284363746643, 2200, 9.902967736366644e-05]

以下的解释我引用了B站up主inifnite_loop的解释，相关视频 相关专栏

• 需要关注两个参数：Epoch和global_step
  Epoch表示迭代批次，每一批次可以看作一个迭代分组
  Global_step表示总体迭代次数
• 两者的关系是global_step = 最多语音说话人的语音数 / batch_size * epoch
  batch_size是配置文件中的参数
• 示例1: 每一次迭代输出内 ====> Epoch: 74表示第74迭代批次完成
• 示例2: Global_step每200次输出一次 （配置文件中的参数log_interval）
• 示例3: Global_step每1000次(未改配置文件应该默认是800次)输出一次（配置文件中的参数eval_interval），会保存模型到新的文件

- 保存的训练模型

以上，我们谈论到了每1000次(未改配置文件应该默认是800次)迭代才会保存一次模型样本，那么，这些样本保存在哪里呢？如何处理这些样本呢？下面我将详细讲述。

• 训练模型保存位置：.\logs\44k
• 训练一定时间后打开这个路径，你会发现有很多文件：

D_0.pth
D_1000.pth
D_2000.pth
D_3000.pth
D_4000.pth
...
G_0.pth
G_1000.pth
G_2000.pth
G_3000.pth
G_4000.pth
...

4. 推理使用

按上述方法训练得到最后一次的G和D后，该如何使用这些模型呢？下面我将讲述具体的使用操作方法

- 准备干声

• 准备一首歌的干声，干声可以靠软件提取，我这边推荐的是Ultimate Vocal Remover，该软件开源并且可以在Github上下载到。下载地址
• 用音频处理软件（如Au，Studio One等）将这个干声分成若干段不超过40秒的片段并且一一保存
• 你也可以使用 音频自动切片软件 Audio Slicer
• 将你处理好的干声片段放入.\raw文件夹

- 修改推理代码

• 打开inference_main.py，修改第25-46行，具体修改内容如下（其实注释很清楚，我照搬了）

# 一定要设置的部分
    parser.add_argument('-m', '--model_path', type=str, default="logs/44k/G_4800.pth", help='模型路径')
    parser.add_argument('-c', '--config_path', type=str, default="configs/config.json", help='配置文件路径')
    parser.add_argument('-cl', '--clip', type=float, default=0, help='音频自动切片，0为不切片，单位为秒/s')
    parser.add_argument('-n', '--clean_names', type=str, nargs='+', default=["vocals (1)","vocals (2)","vocals (3)","vocals (4)","vocals (5)","vocals (6)","vocals (7)","vocals (8)"], help='wav文件名列表，放在raw文件夹下')
    parser.add_argument('-t', '--trans', type=int, nargs='+', default=[0], help='音高调整，支持正负（半音）')
    parser.add_argument('-s', '--spk_list', type=str, nargs='+', default=['Hanser'], help='合成目标说话人名称')

    # 可选项部分
    parser.add_argument('-a', '--auto_predict_f0', action='store_true', default=False,
                        help='语音转换自动预测音高，转换歌声时不要打开这个会严重跑调')
    parser.add_argument('-cm', '--cluster_model_path', type=str, default="logs/44k/kmeans_10000.pt", help='聚类模型路径，如果没有训练聚类则随便填')
    parser.add_argument('-cr', '--cluster_infer_ratio', type=float, default=0, help='聚类方案占比，范围0-1，若没有训练聚类模型则填0即可')
    parser.add_argument('-lg', '--linear_gradient', type=float, default=0, help='两段音频切片的交叉淡入长度，如果自动切片后出现人声不连贯可调整该数值，如果连贯建议采用默认值0，单位为秒/s')

    # 不用动的部分
    parser.add_argument('-sd', '--slice_db', type=int, default=-40, help='默认-40，嘈杂的音频可以-30，干声保留呼吸可以-50')
    parser.add_argument('-d', '--device', type=str, default=None, help='推理设备，None则为自动选择cpu和gpu')
    parser.add_argument('-ns', '--noice_scale', type=float, default=0.4, help='噪音级别，会影响咬字和音质，较为玄学')
    parser.add_argument('-p', '--pad_seconds', type=float, default=0.5, help='推理音频pad秒数，由于未知原因开头结尾会有异响，pad一小段静音段后就不会出现')
    parser.add_argument('-wf', '--wav_format', type=str, default='wav', help='音频输出格式')
    parser.add_argument('-lgr', '--linear_gradient_retain', type=float, default=0.75, help='自动音频切片后，需要舍弃每段切片的头尾。该参数设置交叉长度保留的比例，范围0-1,左开右闭')

• 支持命令行

# 例
python inference_main.py -m "logs/44k/G_30400.pth" -c "configs/config.json" -n "君の知らない物語-src.wav" -t 0 -s "nen"

必填项部分

• -m | --model_path：模型路径
• -c | --config_path：配置文件路径
• -n | --clean_names：wav 文件名列表，放在 raw 文件夹下
• -t | --trans：音高调整，支持正负（半音）
• -s | --spk_list：合成目标说话人名称
• -cl | --clip：音频强制切片，默认0为自动切片，单位为秒/s

可选项部分：部分具体见下一节文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-449886.html

• -lg | --linear_gradient：两段音频切片的交叉淡入长度，如果强制切片后出现人声不连贯可调整该数值，如果连贯建议采用默认值0，单位为秒
• -fmp | --f0_mean_pooling：是否对F0使用均值滤波器(池化)，对部分哑音有改善。注意，启动该选项会导致推理速度下降，默认关闭
• -a | --auto_predict_f0：语音转换自动预测音高，转换歌声时不要打开这个会严重跑调
• -cm | --cluster_model_path：聚类模型路径，如果没有训练聚类则随便填
• -cr | --cluster_infer_ratio：聚类方案占比，范围0-1，若没有训练聚类模型则默认0即可

- 推理生成

• 修改完成后保存代码，在so-vits-svc文件夹内运行终端，执行下面命令开始推理生成

    python .\inference_main.py

• 待黑窗口自动关闭后，推理生成完成。生成的音频文件在.\results文件夹下
• 如果听上去效果不好，就多训练模型。

- 后期处理

• 将生成的干音和歌曲伴奏（也可以通过Ultimate Vocal Remover提取）导入音频处理软件&宿主软件（如Au，Studio One等）进行混音和母带处理，最终得到成品。

5. 感谢名单

• 以下是对本文档的撰写有帮助的感谢名单：
  so-vits-svc 官方源代码和帮助文档
  B站up主inifnite_loop 3.0版本相关视频 以及 3.0版本相关专栏
  所有提供训练音频样本的人员

到了这里，关于so-vits-svc4.0 中文详细安装、训练、推理使用教程的文章就介绍完了。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！