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非常にクリアな成熟したAI魚はRVCよりも小さいです

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更新日: 26/06/11公開日: 25/03/05
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

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mxgf.otherInference

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モデル紹介

厳

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。

5c5f1f491b20250304235730

そして

30801aeefc20250304235744

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

000

バージョン詳細

オリジナルはい
ベースアルゴリズムRmvpe
対応能力支援
言語マンダリン
サンプルレート48K
ベースモデルRVC_2
Hubert モデル英語 Hubert

推奨パラメータ

Threshold-60
Pitch0
Index Rate0.00
Volume Factor0.86
Sample Length0.30
Harvest Processes1
Fade Length0.12
Extra Inference Time2.92
info参考用です。実際の入力に応じて調整してください!

関連モデル

関連モデルなし

キーワード

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