48K アイリモ:とてもクリーンで女の子らしい声のRVCモデル
推論比較
推論後
mxgf.otherInference
モデル紹介
タイトルが示す通り、このモデルは現在利用可能なすべてのモデルの中で最も「疲弊」するこの生データセットのノイズを処理しています。
多くの錬金術師はモデルのトレーニング時にワンクリックでノイズ除去にAIを用いており、これは現在最も広く使われている方法ですが、その結果、モデルの出力はしばしば低く、さまざまな種類のノイズが発生します。
私は純粋に手作りのAi+を使い、呼吸音まで処理し、ほとんどの元の音を推測しましたが、結果は非常に良好でした。
しかし!
現状でも笑い声の部分を訓練できていません。似たトーンで笑いを「錬金術」として処理してみましたが、効果はうまくいきませんでした。その後、元のデータセットの笑い声を推論に組み込みましたが、問題がありました。そこで、実際のモデルが真の「笑い」モデルを作る必要があるなら、元のデータセットに大量の表現が必要だと結論づけました。
そして笑いには多くの種類があります。元のデータセットでは、現在人気のある「笑い」のいくつかが混ざり合っています。例えば「ふん!」と。 ふん! ~" 「hh」など、出力効果はまだまずまずですが、このモデルではそのような自然な笑顔を支えるのは難しいです。
そのためには後半段階で十分かつ多様な音色表現を集める必要があります。
AIカバーにはこのモデルだけで十分です。伴奏なしで推論しても、効果は非常に良かったです。
モデルの推奨トーンはおおよそ-3から5の間で、ご自身のニーズに応じて調整可能です。
呼吸音などは問題なく、「zi」音はなく、曲の理由付けもよく説明されています。
効果は人それぞれです。だからといって、あなたの成果が私が示すものと全く同じとは限りません。
私はGoogle Cloudからコピーをアップロードしましたし、Googleからもダウンロードできます。
zhangzhang
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