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【原创】有手就能行,RVC新手模型训练教程(云端教程)

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Updated: 24/09/01Published: 24/04/10
【原创】有手就能行,RVC新手模型训练教程(云端教程)

Inference Comparison

After Inference

Not provided

Model Introduction

前沿

近期包小柏用AI“复刻”了女儿,其中在声音这块使用了当下最流行的Ai软件RVC来复刻还原声音,此外还有视频网站音乐区up主掀了“AI孙燕姿”的风潮,都是使用了这一块的Ai软件来制作还原音色。

动手试一试

这里我们使用

AUTODL

对比其他的云端,Autodl显卡种类多,相对于价格会比较便宜很多,或者如果不想训练的话可以直接用其他已经制作好的高质量模型,这里推荐妙音工坊,千款免费的大模型,也算是制作的比较全的一款模型网站妙音-RVC声音克隆工坊

在选择算力显卡的时候默认推荐选择3080Ti,价格和算力都是比较实惠的。

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选择社区镜像RVC-第一个

这里需要注意的是V4推荐40以上的显卡,V3适合30以上的显卡,其他V1和V2版本不推荐使用。

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创建完成后我们进入控制台点击-Jupyterlab

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控制台内输出代码

cd /root/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI && python infer-web.py --port 6006

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我们访问终端给出的链接进行访问

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详细功能说明

模型推理

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训练好的模型第一步就是得刷新,才能正常的显示在推理音色当中,男转女+12,女转男-12即可,其他的设置可以跟着上图设置,其他默认不动,完成设置点击转换即可。

伴奏人声分离

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这里可以根据上方提示进行,需要注意的是音频是否带混响,再决定不同的模型。

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这里需要注意的是,干音一定要没有背景音,杂音,或者其他什么声音,按照以上设置即可,这里说一下轮数不一定是越高越好,我们测试一下来干音质量好的情况下50轮也是能可以的,输入的训练音频最少最少最少不能低于一分钟,会失败。 训练完成后会保存在weights 文件夹内。

模型融合

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通俗的来说就是将A和B模型进行融合,输出C模型,这里需要注意的一点就是A和B融合的比例,如果你想保留更多A模型的音色你可以拉到超过0.5的比例。

其他说明

其实训练RVC模型步骤就并没有多复杂,复杂的是如何对干音的处理,我们大部分下载过来的干音就算去除背景音还是不太完美,导致后期推理的时候会出现各种奇奇怪怪的问题,训练好的大模型最重要的是干音部分的处理。

妙音模型

妙音模型

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Free Model

Login to download this model for free

personFree user: 1 free model download per 24 hours
workspace_premiumNormal Alchemist: 5 per 5h, 20 per week
verifiedPermanent Alchemist: 10 per 5h, 40 per week

Version Details

OriginalYes
AlgorithmRmvpe
Capability支持
LanguageChinese
Sample Rate44K

Recommended Parameters

Threshold0.25
Pitch0
Index Rate0.75
Volume Factor1.25
Sample Length192
Harvest Processes2
Fade Length100
Extra Inference Time500
infoFor reference only, adjust according to your input!

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Keywords

#rvc#云端#教程#模型#训练

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