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File metadata and controls

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SoftVC VITS Singing Voice Conversion

English | 中文简体

使用规约

  1. 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，请自行解决数据集的授权问题，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一切后果！
  2. 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。
  3. 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！
  4. 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。
  5. 如将本仓库代码二次分发，或将由此项目产出的任何结果公开发表 (包括但不限于视频网站投稿)，请注明原作者及代码来源 (此仓库)。
  6. 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。

模型简介

歌声音色转换模型，使用Content Vec 提取内容特征，输入visinger2模型合成目标声音

4.0 v2版本更新内容

  • 模型架构完全修改成visinger2 架构
  • 其他和4.0完全一致

4.0 v2版本特点

  • 在部分场景下比4.0有一定提升（例如部分场景的呼吸音电流音问题）
  • 但也有部分场景效果也有一定倒退，例如在猫雷数据上训练出来效果并不如4.0，而且在部分情况会合成出很鬼畜的声音
  • 4.0-v2是sovits的最后一个版本，之后不会再有更新

注意

  • 4.0-v2全部流程与4.0相同，环境与4.0相同，4.0预处理完成的数据和环境可以直接用
  • 与4.0不同的地方在于：
    • 模型完全 不通用，旧模型不可使用，底模也需要使用全新的底模, 请确保你加载了正确的底模否则训练时间会究极长！
    • config文件结构很不一样，不要使用老的config，如果是使用4.0的数据集则只需要执行preprocess_flist_config.py这一步生成新的config

预先下载的模型文件

必须项

# 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

后面部分的readme和4.0一样了，没有变化

数据集准备

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

数据预处理

  1. 重采样至 44100hz
python resample.py
  1. 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
  1. 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

训练

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

注：训练时会自动清除老的模型，只保留最新3个模型，如果想防止过拟合需要自己手动备份模型记录点,或修改配置文件keep_ckpts 0为永不清除

推理

使用 inference_main.py

截止此处，4.0使用方法（训练、推理）和3.0完全一致，没有任何变化（推理增加了命令行支持）

# 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。

可选项部分：见下一节

  • -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填 0 即可。

可选项

如果前面的效果已经满意，或者没看明白下面在讲啥，那后面的内容都可以忽略，不影响模型使用(这些可选项影响比较小，可能在某些特定数据上有点效果，但大部分情况似乎都感知不太明显)

自动f0预测

4.0模型训练过程会训练一个f0预测器，对于语音转换可以开启自动音高预测，如果效果不好也可以使用手动的，但转换歌声时请不要启用此功能！！！会严重跑调！！

  • 在inference_main中设置auto_predict_f0为true即可

聚类音色泄漏控制

介绍：聚类方案可以减小音色泄漏，使得模型训练出来更像目标的音色（但其实不是特别明显），但是单纯的聚类方案会降低模型的咬字（会口齿不清）（这个很明显），本模型采用了融合的方式， 可以线性控制聚类方案与非聚类方案的占比，也就是可以手动在"像目标音色" 和 "咬字清晰" 之间调整比例，找到合适的折中点。

使用聚类前面的已有步骤不用进行任何的变动，只需要额外训练一个聚类模型，虽然效果比较有限，但训练成本也比较低

  • 训练过程：
    • 使用cpu性能较好的机器训练，据我的经验在腾讯云6核cpu训练每个speaker需要约4分钟即可完成训练
    • 执行python cluster/train_cluster.py ，模型的输出会在 logs/44k/kmeans_10000.pt
  • 推理过程：
    • inference_main中指定cluster_model_path
    • inference_main中指定cluster_infer_ratio，0为完全不使用聚类，1为只使用聚类，通常设置0.5即可

Open In Colab sovits4v2 for colab.ipynb

Onnx导出

使用 onnx_export.py

  • 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

Onnx模型支持的UI

  • MoeSS
  • 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
  • 注意：Hubert Onnx模型请使用MoeSS提供的模型，目前无法自行导出（fairseq中Hubert有不少onnx不支持的算子和涉及到常量的东西，在导出时会报错或者导出的模型输入输出shape和结果都有问题） Hubert4.0

一些法律条例参考

《民法典》

第一千零一十九条

任何组织或者个人不得以丑化、污损，或者利用信息技术手段伪造等方式侵害他人的肖像权。未经肖像权人同意，不得制作、使用、公开肖像权人的肖像，但是法律另有规定的除外。 未经肖像权人同意，肖像作品权利人不得以发表、复制、发行、出租、展览等方式使用或者公开肖像权人的肖像。 对自然人声音的保护，参照适用肖像权保护的有关规定。

第一千零二十四条

【名誉权】民事主体享有名誉权。任何组织或者个人不得以侮辱、诽谤等方式侵害他人的名誉权。

第一千零二十七条

【作品侵害名誉权】行为人发表的文学、艺术作品以真人真事或者特定人为描述对象，含有侮辱、诽谤内容，侵害他人名誉权的，受害人有权依法请求该行为人承担民事责任。 行为人发表的文学、艺术作品不以特定人为描述对象，仅其中的情节与该特定人的情况相似的，不承担民事责任。