AI语音合成 VITS Fast Fine-tuning，半小时合成专属模型，部署训练使用讲解-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了AI语音合成 VITS Fast Fine-tuning，半小时合成专属模型，部署训练使用讲解。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方，请大家不吝赐教，您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

前言

项目名：VITS-fast-fine-tuning （VITS 快速微调）
项目地址：https://github.com/Plachtaa/VITS-fast-fine-tuning
支持语言：中、日、英
官方简介：
这个代码库会指导你如何将自定义角色（甚至你自己），加入预训练的VITS模型中，在1小时内的微调使模型具备如下功能：
在模型所包含的任意两个角色之间进行声线转换
以你加入的角色声线进行中日英三语文本到语音合成。
本项目使用的底模涵盖常见二次元男/女配音声线（来自原神数据集）以及现实世界常见男/女声线（来自VCTK数据集），支持中日英三语，保证能够在微调时快速适应新的声线。

数据集

干声数据收集

干声，一般指录音以后未经过任何空间性质或的后期处理和加工的纯人声。
为了保证最好的合成效果，数据集越干净越好。当然也不是必须使用干声数据，也可以使用从视频中分离的人声来进行训练，效果也还可以。

录制可以直接使用手机进行录音，如果电脑有效果较好的麦克风，也可以使用麦克风进行录制（如果可以自定义录制音频格式，建议选择wav）。

如果进行视频人声分离，我这给大家推荐几个分离相关的网站和项目。

vocalremover：https://vocalremover.org/zh/
tme_studio：https://y.qq.com/tme_studio/index.html#/editor
UVR5：https://github.com/Anjok07/ultimatevocalremovergui
demucs：https://github.com/facebookresearch/demucs

音频转码

将音频转码为wav格式，码率等配置保持原始音频质量即可。可以使用格式工厂、ShanaEncoder等转码软件进行音频转码。

音频分割

将我们的音频数据切分成多个5-15s的小段，这个范围仅供参考。需要注意的是，如果音频时长过长，在训练过程中会占用更多的显存，所以为了降低显存和显卡负担，建议大家切分成小段。

那么切分方式同样也多种多样，可以使用视频剪辑软件、音频编辑软件、格式转换软件、第三方软件等。
我这边就以windows用户为例，给大家推荐一款开源的音频批量自动分割软件slicer-gui（源自b站），官方下载地址：https://github.com/flutydeer/audio-slicer/releases/download/v1.1.0/slicer-gui-windows-v1.1.0.zip

下载完成，解压后打开，运行slicer-gui.exe
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选择待处理的音频文件，设置需要切分的音频参数，选择输出路径，点击start即可。默认配置运行也可以，视情况可以微调参数。(需要注意，软件需要
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完成以上分割后，我们将我们分割好的音频文件，存入一个文件夹中，需要注意的是，此文件夹的命名就是我们训练时的说话人配置，所以需要慎重取名，并不要和其他说话人重复。最后将存放音频的文件夹再存入一个名为：custom_character_voice 的文件夹中，最后打包压缩包即可。需要注意，此文件夹在源码中是默认的配置，所以建议大家保持一致，可以避免不必要的麻烦。那么最终的文件目录结构如下：

custom_character_voice
├───speaker0
│   ├───1.wav
│   ├───...
│   └───2.wav
└───speaker1
    ├───1.wav
    ├───...
    └───2.wav

环境搭建

服务器选购

本文中，以AutoDL平台为例，如果您的个人计算机显卡显存在4GB及以上（建议4GB+），可以使用个人来进行训练。
AutoDL官网：https://www.autodl.com/home
完成注册后，我们选购一台合适的服务器，我这以Tesla T4为例（期间的付费实名等操作这里不做展开）。
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服务器购买后，可以使用镜像，平台社区有很多作者发布了自己的镜像，可以搜索vits查找相关镜像。选择做好的镜像可以大大降低我们的环境部署的时间。大家可以直接选择以下的vits-fast的镜像，然后运行我们的服务器。
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开机后，在右上角控制台，容器实例中，我们可以看到我们的服务器的相关信息。
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点击JupyterLab，打开在线面板，再打开终端。

运行环境和前期准备

由于我选择的镜像是so-vits-svc-v10，会有些许出入，但整体不会对项目运行使用造成影响。
python：3.8.10
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我们先安装git，在终端运行命令sudo apt install git -y
然后clone项目到/root目录。（注意，如果您选择的VITS-fast-fine-tuning的镜像，那可能需要先删除默认的VITS-fast-fine-tuning文件夹，重新clone项目）

git clone https://github.com/Plachtaa/VITS-fast-fine-tuning.git

如果您没有选择做好的官方镜像，则需要手动安装相关环境，具体可以参考官方笔记：https://colab.research.google.com/drive/1pn1xnFfdLK63gVXDwV4zCXfVeo8c-I-0?usp=sharing

1. 安装运行环境

cd VITS-fast-fine-tuning
python -m pip install --upgrade --force-reinstall regex
python -m pip install --upgrade --force-reinstall numba
python -m pip install --force-reinstall soundfile
python -m pip install --force-reinstall gradio
python -m pip install imageio==2.4.1
python -m pip install --upgrade youtube-dl
python -m pip install moviepy
python -m pip install -r requirements.txt
python -m pip install --upgrade pyzmq
cd monotonic_align/
mkdir monotonic_align
python setup.py build_ext --inplace
cd ..
mkdir pretrained_models
wget https://huggingface.co/datasets/Plachta/sampled_audio4ft/resolve/main/sampled_audio4ft_v2.zip
unzip sampled_audio4ft_v2.zip
mkdir video_data
mkdir raw_audio
mkdir denoised_audio
mkdir custom_character_voice
mkdir segmented_character_voice

2.下载预训练模型（以下步骤如果不进行训练，皆可以跳过）

可以根据自己的需求下载对应的模型，不一定全部都下载。

mkdir pretrained_models/{C,CJ,CJE}

wget https://huggingface.co/spaces/sayashi/vits-uma-genshin-honkai/resolve/main/model/D_0-p.pth -O ./pretrained_models/CJ/D_0.pth
wget https://huggingface.co/spaces/sayashi/vits-uma-genshin-honkai/resolve/main/model/G_0-p.pth -O ./pretrained_models/CJ/G_0.pth
wget https://huggingface.co/spaces/sayashi/vits-uma-genshin-honkai/resolve/main/model/config.json -O ./pretrained_models/CJ/finetune_speaker.json

wget https://huggingface.co/spaces/Plachta/VITS-Umamusume-voice-synthesizer/resolve/main/pretrained_models/D_trilingual.pth -O ./pretrained_models/CJE/D_0.pth
wget https://huggingface.co/spaces/Plachta/VITS-Umamusume-voice-synthesizer/resolve/main/pretrained_models/G_trilingual.pth -O ./pretrained_models/CJE/G_0.pth
wget https://huggingface.co/spaces/Plachta/VITS-Umamusume-voice-synthesizer/resolve/main/configs/uma_trilingual.json -O ./pretrained_models/CJE/finetune_speaker.json

wget https://huggingface.co/datasets/Plachta/sampled_audio4ft/resolve/main/VITS-Chinese/D_0.pth -O ./pretrained_models/C/D_0.pth
wget https://huggingface.co/datasets/Plachta/sampled_audio4ft/resolve/main/VITS-Chinese/G_0.pth -O ./pretrained_models/C/G_0.pth
wget https://huggingface.co/datasets/Plachta/sampled_audio4ft/resolve/main/VITS-Chinese/config.json -O ./pretrained_models/C/finetune_speaker.json

下载好后，需要将配置文件和预训练模型移动到指定路径，我这里提供了shell脚本，您可以创建名为 init.sh 的文件，贴入以下内容，然后通过 bash init.sh CJE 来运行脚本，选择需要使用的预训练模型。最后就是预训练模型的传参，分别是 CJE、CJ、C。

#!/bin/bash
if [ "$1" = "CJE" ]
then
    cp -rf pretrained_models/CJE/* pretrained_models/
    rm -rf OUTPUT_MODEL/*
    #rm -rf custom_character_voice/*
    cp -rf pretrained_models/CJE/finetune_speaker.json configs/
elif [ "$1" = "CJ" ]
then
    cp -rf pretrained_models/CJ/* pretrained_models/
    rm -rf OUTPUT_MODEL/*
    #rm -rf custom_character_voice/*
    cp -rf pretrained_models/CJ/finetune_speaker.json configs/
elif [ "$1" = "C" ]
then
    cp -rf pretrained_models/C/* pretrained_models/
    rm -rf OUTPUT_MODEL/*
    #rm -rf custom_character_voice/*
    cp -rf pretrained_models/C/finetune_speaker.json configs/
else
    cp -rf pretrained_models/CJE/* pretrained_models/
    rm -rf OUTPUT_MODEL/*
    #rm -rf custom_character_voice/*
    cp -rf pretrained_models/CJE/finetune_speaker.json configs/
fi

3.上传数据集并解压

将我们前面准备好的数据集上传到服务器中
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然后使用unzip命令（如果没有可以使用apt安装），解压到项目路径中，注意图片路径
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4.数据预处理

我这里提供了shell脚本，您可以创建一个data_pre.sh的文件，将以下内容写入，然后使用bash data_pre.sh 运行，第一个传参是选择训练的目标语言（需要有配套的预训练模型），第二个传参为0表示不使用预训练模型，直接进行训练，非0则使用预训练模型。例如： bash data_pre.sh CJE 就是使用预训练模型CJE训练CJE三语模型。

#!/bin/bash
if [ $# -eq 1 ]; then
        lang=$1
else
        lang=CJE
fi
python scripts/video2audio.py
python scripts/denoise_audio.py
python scripts/long_audio_transcribe.py --languages "$lang" --whisper_size large
python scripts/short_audio_transcribe.py --languages "$lang" --whisper_size large
python scripts/resample.py

if [ "$2" = "0" ]
then
	python preprocess_v2.py --languages "$lang"
else
	python preprocess_v2.py --add_auxiliary_data True --languages "$lang"
fi

训练

在完成运行环境和前期准备后，则可以进行我们的训练了。
打开终端，在项目根目录运行以下命令即可，其中 -m 后为模型输出路径， --max_epochs 后为最大迭代次数，到达后会自动停止。您可以根据自己需求自行更改，默认为存储在 OUTPUT_MODEL文件夹中，训练100个迭代。

mkdir OUTPUT_MODEL
python finetune_speaker_v2.py -m "./OUTPUT_MODEL" --max_epochs "100" --drop_speaker_embed True

下面是训练日志内容，可以看到训练相关的配置，迭代次数，损失率，输出的模型等内容。等待训练完成即可，期间也可以随时终止训练。

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推理合成

将我们的模型和配置文件放到指定文件夹下（配置文件放到项目根目录，模型放到OUTPUT_MODEL文件夹下），项目根目录运行以下命令，打开web UI服务，进行推理。其中 --model_dir 后就是模型路径，可以自行修改，配置文件默认读取的项目路径下的 finetune_speaker.json 。
需要注意的是，默认服务跑在 http://127.0.0.1:7860，如果您需要公网访问，可以做修改端口至6006，开放AutoDL对应实例的自定义服务功能，或者自建内网穿透。

python VC_inference.py --model_dir ./OUTPUT_MODEL/G_latest.pth --share True

为了方便，可以在个人电脑上进行合成，将模型和配置文件下载到本地，然后使用官方提供的windows合成包，下载链接：https://github.com/Plachtaa/VITS-fast-fine-tuning/releases/download/webui-v1.1/inference.rar
解压后，将我们的模型和配置文件都放到解压后的根目录内，模型改名为G_latest.pth，配置文件改名为finetune_speaker.json，运行inference.exe即可自动加载。
页面简单易懂，就可以尽情合成了。
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