部分VITS教程繁琐并且没有图形界面,使用简单的一般都用colab,访问很困难,这次介绍一款使用简单并且带有图形界面的VITS软件
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内存至少16G,显存最低6G,最好使用英伟达的显卡,AMD安装环境极其复杂并且容易出现各种报错问题
训练可能出现内存溢出问题,可以去百度搜索,增加虚拟内存
观看本教程前最好更新到最新版本的显卡驱动
由于最新版的python程序经常出现兼容性问题最好还是安装conda
首先打开conda官网:https://www.anaconda.com
点击右侧Download开始下载
下载完成后打开
第一步点击Next
第二步点击I Agree
第三步点击Next
由于我的硬盘空间不够了,没办法继续截图,因为要使用cmd所以,下一步有一个Add Anaconda3 to the system 那个记得勾选
安装完成后打开cmd输入
将pip源更换为国内源,加快下载速度
访问项目GitHub releases页面
https://github.com/RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI/releases
如果GitHub无法打开可以把github.com替换成kgithub.com或使用steam++
可以按照页面上的链接下载
如果仍然不能访问可以使用以下链接下载(可能不是最新版)
https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/resolve/main/RVC-beta.7z
解压上面下载的压缩包然后使用cmd cd命令到存放的文件夹
由于微软并没有附带C语言编译程序,使用pip安装可能会报错
需要下载生成工具
https://aka.ms/vs/17/release/vs_BuildTools.exe
然后选择安装截图右侧圈出来的组件
Windows10选择Windows10SDK
Windows11选择Windows11SDK
然后输入
等待安装完成后安装pytorch
访问pytorch安装网页:https://pytorch.org/get-started/locally/
按照自己的CUDA版本安装,版本不可超过驱动支持的CUDA版本
使用cmd输入nvidia-smi可查看
这个部分十分重要,关系到模型的训练效果
如果是需要生成歌曲就使用歌曲去伴奏训练,如果生成说话就使用说话的数据集训练
以下是案例
左面的是使用歌曲提取人声数据集生成的,右面是使用纯人声训练生成的
右面的会比较接近输入歌声的音调,而不是歌手原本的唱法
(通俗来讲就是声音像但是唱法不像本人)
不论是歌曲去伴奏还是人声去背景音都可以使用UVR5:https://github.com/Anjok07/ultimatevocalremovergui/releases
找到setup exe格式的下载安装就完成了,默认的模型提取人声伴奏大一点或者快节奏就非常糟糕,需要下载Demucs模型
等待下载完成后回到主页面
修改成如上配置,input导入输入音频,output选择输入文件夹,最好新建一个空白的文件夹
处理完成后最好自己听一遍,如果效果太差的最好移除,否则可能影响训练结果
然后打开RVC-beta内的go-web.bat文件
会自动打开浏览器窗口,如果没打开自己输入http://127.0.0.1:7897/打开网易选择训练
名词解释没介绍的最好不要改
名词解释
输入实验名:是这个模型的名字,可修改,但不要和logs下的文件夹重名
目标采样率:默认40k输入音频48k也可以改成48k
输入训练文件夹路径:输入刚才去伴奏的文件夹路径
总训练轮数total_epoch:训练轮数,最好50次以上模型效果会更好
保存频率save_every_epoch:保存频率,如果总训练轮数total_epoch调大需要酌情调大不然会很占硬盘
每张显卡的batch_size:如果显存6G不要修改,大于可酌情修改,实测12G显存3060可以选择12或16batch_size
然后点击一键训练等待即可
本软件生成音频需要输入音频文件,如果是音乐需要按照上面的分离人声教程处理,这次就不要勾选vocals only了,然后使用如AU等音频软件导入生成的人声和伴奏混音即可
特征检索文件路径记得复制logs下实验名文件夹里的.index文件名,不要使用网页打开默认的文件路径
然后点击转换,生成完成后点击播放文件右面三个点可以下载
教程结束啦ᕙ(`▿´)ᕗ
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