Mygf-f048k使用文档

前言

本底模完全跳过RVC_v2默认底模从头开始训练的一款预训练模型，默认RVC_v2的模型说话人是109位，使用50小时英文数据集进行训练。而Mygf-f048k基于contentvec嵌入模型，使用中英日三种语言数据集进行预训练，语言数据集大约在100小时左右，配合预训练rmvpe高音指导。

替换

值得注意的是，本款模型由于增加说话人，您需要替换原本的RVC_v2的底膜配置文件。

configs\v2\48k.json

下载的是官方开源项目并且版本为V1006，那么它一定会在这个位置，在此之前，您可以备份该文件在替换。

其次，还需要替换掉rmvpe模型。

assets\rmvpe\rmvpe.pt

训练模型一定要替换这两个文件，否则会导致训练失败或训练的模型沙哑。

参数

本次底膜的参数比RVC_v2两倍之多，预训练的参数如下：

• 说话人：308位
• 语言：中/美/日
• 语料：>100/小时
• step：≈1.2M
• 训练周期：24 day

详细教程

文件打包的目录如下

1. rmvpe.pt
2. 48k.json
3. D_Mygf-f048K.pth
4. G_Mygf-f048K.pth

将1和2文件按照第二部中的替换解压到指定的位置上，3和4您可以放在任何一个可访问目录下，至此新底膜部署完毕。

在训练中请先选择[目标采样率->48K]之后在修改[加载预训练底模G路径]以及[加载预训练底模D路径]的路径。

(修改底膜路径)

在训练期间，控制台输出：

DEBUG:infer.lib.infer_pack.models:gin_channels: 256, self.spk_embed_dim: 308

则代表底膜正确识别加载成功。这个时候，所有步骤都已经完成。

可能出现的问题

报错[109,xxxx]

请回到替换这一步，正确的替换48K.json文件

高音沙哑

请替换rmvpe.pt模型，正确加载新指导模型。

优点

• 不会出现口胡。
• 支持不同语料互相转换（日转中会出现“大佐”音，使用Mygf-f048k）训练的模型，则不会出现。
• 6分钟左右的语料也能完美训练。
• 音色更加接近。

使用新底膜训练的模型

https://klrvc.com/mxgf/3488.html

https://klrvc.com/mxgf/3471.html

https://klrvc.com/mxgf/3451.html

https://klrvc.com/mxgf/3432.html

https://klrvc.com/mxgf/3415.html

以上就是新底模的全部部署教程，按照教程一步一步操作即可。

最后附上底膜损失图

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