更新2025/12/01

這次我們發布了Spin版的底模，在一定程度上對模型的收斂會更加快，並且對啞音的優化會有一定的效果。

說明，由於Spin版團隊打包時，只上傳了底模文件，所以替換文件48k.json以及rmvpe.pt在Contentvec版本中，請優先下載Contentvec版的底膜。

前言

本底模完全跳過RVC_v2默認底模從頭開始訓練的一款預訓練模型，默認RVC_v2的模型說話人是109位，使用50小時英文數據集進行訓練。而Mygf-f048k基於contentvec嵌入模型，使用中英日三種語言數據集進行預訓練，語言數據集大約在100小時左右，配合預訓練rmvpe高音指導。

替換

值得註意的是，本款模型由於增加說話人，您需要替換原本的RVC_v2的底膜配置文件。

configs\v2\48k.json

下載的是官方開源項目並且版本為V1006，那么它一定會在這個位置，在此之前，您可以備份該文件在替換。

其次，還需要替換掉rmvpe模型。

assets\rmvpe\rmvpe.pt

訓練模型一定要替換這兩個文件，否則會導致訓練失敗或訓練的模型沙啞。

參數

本次底膜的參數比RVC_v2兩倍之多，預訓練的參數如下：

• 說話人：308位
• 語言：中/美/日
• 語料：>100/小時
• step：≈1.2M
• 訓練周期：24 day

詳細教學

文件打包的目錄如下

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

將1和2文件按照第二部中的替換解壓到指定的位置上，3和4您可以放在任何一個可訪問目錄下，至此新底膜部署完畢。

在訓練中請先選擇[目標采樣率->48K]之後在修改[加載預訓練底模G路徑]以及[加載預訓練底模D路徑]的路徑。

(修改底膜路徑)

在訓練期間，控制台輸出：

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

則代表底膜正確識別加載成功。這個時候，所有步驟都已經完成。

RVC 報錯 [109, xxxx] 的解決方法

很多用戶在配置模型或訓練過程中，可能會在控制台看到類似：

[109, xxxx]

這種報錯一般不是模型損壞，而是因為不同版本的 RVC 在讀取配置文件時存在差異，導致說話人維度沒有正確匹配。

官方推薦使用的穩定版本為：

https://github.com/RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI/releases/tag/2.2.231006

如果你是第一次搭建環境，建議優先使用這個版本作為訓練基座。下載時建議優先選擇 Contentvec 版本，因為配置文件主要在該版本中；其次再考慮 Spin 版本。

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一定要使用 1006 版本嗎？

不一定。

1006 版本只是目前最穩定、最省事的方案。如果你已經在使用其他版本的 RVC，也可以通過手動修改配置文件來解決問題，只是步驟會稍微復雜一点。

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其他版本 RVC 的解決方法

如果你在運行項目時出現 [109, xxxx] 報錯，可以按照以下步驟操作：

1. 打開你的 RVC 項目目錄，例如：

RVC20240604Nvidia

2. 進入對應模型的日志文件夾，例如：

RVC20240604Nvidia\logs\mygf-xxxx

其中 mygf-xxxx 是你的訓練項目名稱，不同項目名稱會有所不同。

3. 在該文件夾中找到：

config.json

4. 用記事本打開 config.json，找到這一行：

{ "spk_embed_dim": 109 } 

5. 將其中的 109 修改為 308，修改後如下：

{ "spk_embed_dim": 308 } 

6. 保存文件，然後重新開始訓練項目即可。

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註意事項

這種方法主要適用於：

• 配置文件替換失敗
• 使用非官方推薦版本的 RVC

如果你每次新建訓練項目後仍然出現 [109, xxxx] 報錯，就需要重新進入對應項目的 logs 文件夾，手動修改一次 config.json 中的參數。

簡單總結：

只要報錯中出現 109，就檢查 config.json，把：

{ "spk_embed_dim": 109 } 

改成：

{ "spk_embed_dim": 308 } 

保存後重新訓練即可解決問題。

優点

• 不會出現口胡。
• 支持不同語料互相轉換（日轉中會出現“大佐”音，使用Mygf-f048k）訓練的模型，則不會出現。
• 6分鐘左右的語料也能完美訓練。
• 音色更加接近。

使用新底膜訓練的模型

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

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

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

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

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

以上就是新底模的全部部署教學，按照教學一步一步操作即可。

最後附上底膜損失圖

以上測試均在2.2.231006版本中進行：https://github.com/RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI/releases/tag/2.2.231006