[原创]RVC微调底模-悦 f048K

很高兴，今天我们发布妙音微调后的新基础模型，该模型是在RVC2的基础模型上微调的，下面是训练的部分语言介绍时长。

新增：日语≈10小时高质量语音包括多人说话数据集以及部分动漫数据集。

新增：中文≈15小时高质量录音棚音质。

新增：2小时中文歌曲数据集。

目前在1.0中我们暂时新增了这两种语音，至于新微调的底部训练出的模型质量是否能达到比较好的一个水平，我们正在测试当中，但目前我们已经实现用很少部分的数据能成功训练出一个推理模型。这个一个很不错的开始。

由于微调的模型数据比较大，这对于我们GPU特别紧张的情况下，我们只step了30000步。

这张曲线如果看不懂的话，可以在使用帮助中查看我们之前写的一篇文章有详细说明，我们的损失值一直都是跌宕起伏至少看G模型的损失值是这样的，我无法通过少量的训练去判断，但目前在测试这几个推理模型下来，表现还是挺好的，毕竟在RVC_v2中，底模就很优秀。

下面我将会用几段音频（底部模型直接推理，原数据集未训练。）

原音频

底部模型推理

在未给底部模型加入原音频数据情况下，底部模型的推理效果也能达到6-7分相似。

接下来第二段

原音频

底部模型推理

如果你仔细听，这些原音频虽然未在底部模型中，但是输出的音色却是非常的相似，在后续的推理模型训练中，只需要使用我们的底模+说话人（可能少部分的说话）+情绪语句，即可得到一个很好的推理模型。

当然后续我们将会继续完善该模型，当然永久炼丹师优先下载享用。

下面是使用教程：

将模型放入原生RVC项目中：

直接将D以及G开头的两个pth文件解压到本文件夹目录下，请勿更改使用名称。

需要注意在训练当中的这几个参数。

目标采样率+高音+版本必须保持一致，因为我们的微调模型是在f048K下微调，所以这里一定要保持一致。

之后修改模型路径如果你目标采样率选择正确后你只需要

G模型路径：

D模型路径：

在训练前请注意训练模型的路径。

由于我们没有与RVC_V2的底模有过进行对比，这个将会在后期空闲时间进行比对。

D_mygfyue48K（model_hash）：b3640c5ac8fdc81b3934be1173d4f2a6ec2d815742f477632f9a727a442a7034

G_mygfyue48K（model_hash）：087e08d6e3992de28deba1cd87c7a56eac5b257b8b72d97c8fc83c94f2a6e99b

后续计划，继续微调其他语音，对唱歌部分进行微调。

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