非常にクリアな成熟したAI魚はRVCよりも小さいです
推論比較
推論後
mxgf.otherInference
モデル紹介
守してください:モデル https://klrvc.com/zh/tutorial/3714 展開のためのチュートリアル。
このRVCモデルは実践的なスキルが必要ですが、賢い人なら問題ないはずです。
⚠️ : RVCのオリジナルプロジェクトを使用しており、置き換えファイルHuBERT Modelsをモデルに変更できる場合。
このモデルトレーニングでは、新しいベースモデル+新しいヒューバートモデルを使用しました。その後の推論では、モデルは最適な結果を達成し、もつれやもつれつつのような問題を大幅に減らしました。
したがって、元のプロジェクトでHuBERTモデルを置き換える必要があります
このファイルは以下のディレクトリにあります:
assets/hubert/hubert_base.pt
RVCが公式のオリジナルの無再生バージョンを使用しているか、hubert_base.ptファイルを見つけられるか確認してください。ダウンロードして、提供しているhubert_base.ptファイルに置き換える必要があります
置き換え後はRVCカーネルを再起動する必要があります。
公式オリジナルプロジェクト:Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI
⚠️ :提供するhubert_base.ptファイルに置き換えた後、新しいモデルや以前のRVCモデルのトレーニング時にエラーが発生することがあります。最善の方法は、公式の元のhubert_base.ptファイルの名前を変更しバックアップすることです。 ここで、不適合の問題に注意を払う必要があります。
上記の方法を踏まない場合、以下の問題が生じます。
- 直接使うと、可動性のない口便などの問題が起きます。
- モデルの読み込みエラー。
- その他の種類のエラー。
このヒューバートモデルはテンセントゲームメイト
RVC FishSmallalファイルと一緒にパッケージ化します。hubert_base.ptをassets/hubert/フォルダに入れて置き換えるだけです。
以下は部分的なトレーニング損失曲線(参考程度)です。

そして

過剰訓練などの懸念から、モデルはわずか18,000ステップしか訓練されていません。詳細は右側の音声プレビューを参照してください。
成熟した声とされているため、音域はあまり広くないので、時間に合わせて調整してください。
推論テストバージョン:V1006
バージョン詳細
推奨パラメータ
関連モデル
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