前言
最近在做AI变声和AI翻唱相关调研，主要还是考察了SVC和RVC两款AI模型。本篇文章主要是SVC的部署、训练、推理说明文档。原文来自于so-vits-svc-Deployment-Documents/README_zh_CN.md at 4.1 · SUC-DriverOld/so-vits-svc-Deployment-Documents · GitHub
以下内容与其会有一点差别，主要会多一些我在实操过程中遇到的问题以及解决方案。
硬件需求
训练必须使用 GPU 进行训练！推理目前分为命令行推理和WebUI 推理，对速度要求不高的话 CPU 和 GPU 均可使用。
如需自己训练，请准备至少 6G 以上专用显存的 NVIDIA 显卡。
请确保电脑的虚拟内存设置到30G 以上，并且最好设置在固态硬盘，不然会很慢。
云端训练建议使用 AutoDL 平台。若你会使用 Google Colab，你也可以根据我们提供的 sovits4_for_colab.ipynb 进行配置。
训练准备
至少准备约 30 分钟（当然越多越好！）的干净歌声作为训练集，无底噪，无混响。并且歌唱时最好保持音色尽量统一，音域覆盖广（训练集的音域决定模型训练出来的音域！），歌声响度合适，有条件的请做好响度匹配，可以使用 Au 等音频处理软件进行响度匹配。
重要！请提前下载训练需要用到的底模，参考 2.2.2 预训练底模。
推理：需准备底噪<30dB，尽量不要带混响和和声的干音进行推理。
环境依赖
本项目需要的环境：NVIDIA-CUDA | Python = 3.8.9（项目建议此版本） | Pytorch(cuda版，非cpu版) | FFmpeg
1.1 so-vits-svc4.1 源码
使用 git 拉取源码。通过以下命令：
git clone https://github.com/svc-develop-team/so-vits-svc.git
1.2 Cuda
更新Nvidia显卡驱动至最新
在 cmd 控制台里输入 nvidia-smi.exe 以查看显卡驱动版本和对应的 cuda 版本
前往 NVIDIA-CUDA 官网下载与系统对应的 Cuda 版本
以 Cuda-11.7 版本为例，根据自己的系统和需求选择安装（一般本地 Windows 用户请依次选择Windows, x86_64, 系统版本, exe(local)）
安装成功之后在 cmd 控制台中输入nvcc -V, 出现类似以下内容则安装成功：
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2022 NVIDIA Corporation
Built on Tue_May__3_19:00:59_Pacific_Daylight_Time_2022
Cuda compilation tools, release 11.7, V11.7.64
Build cuda_11.7.r11.7/compiler.31294372_0
Note
nvidia-smi.exe 中显示的 CUDA 版本号具有向下兼容性。例如我显示的是 12.4，但我可以安装 <=12.4 的任意版本 CUDA 版本进行安装。
CUDA 需要与下方 1.4 Pytorch 版本相匹配。
CUDA 卸载方法：打开控制面板-程序-卸载程序，将带有 NVIDIA CUDA 的程序全部卸载即可（一共 5 个）。
1.3 Python
前往 Python 官网 下载 Python3.8.9 安装，若python环境还需要应用于其他项目，则进入SVC目录，创建python3.8.9的虚拟环境，后续每次使用时首先激活该虚拟环境再行其他操作
# 进入SVC目录
cd D:/so-vits-svc/
# python虚拟环境创建
xxxx/python-3.8.9/python.exe -m venv 虚拟环境名
# 此后每次使用前，先执行activate脚本激活虚拟环境
D:/so-vits-svc/venv/Scripts/activate
安装完成后在 cmd 控制台中输入python出现类似以下内容则安装成功：
Python 3.8.9 (tags/v3.8.9:9d38120, Mar 23 2022, 23:13:41) [MSC v.1929 64 bit (AMD64)] on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>>
关于 Python 版本问题：官方建议为3.8.9，且所有依赖库在3.8.9中也均可使用。不排除有高版本也可以运行SVC，但需要尝试。
1.4 Pytorch
此处安装的 Pytorch 需要与安装的 Cuda 版本相匹配。例如：安装的cuda为11.7，则下载的pytorch则需要是匹配cu117的版本。
我们需要 单独安装 torch, torchaudio, torchvision 这三个库，直接前往 Pytorch 官网 选择所需版本然后复制 Run this Command 栏显示的命令至控制台安装即可。旧版本的 Pyorch 可以从 此处 下载到。
安装完 torch, torchaudio, torchvision 这三个库之后，在 cmd 控制台运用以下命令检测 torch 能否成功调用 CUDA。最后一行出现 True 则成功，出现False 则失败，需要重新安装正确的版本。
python
# 回车运行
import torch
# 回车运行
print(torch.cuda.is_available())
# 回车运行
1.5 其他依赖项安装
在开始其他依赖项安装之前，请务必下载并安装 Visual Studio 2022 或者 Microsoft C++ 生成工具（体积较前者更小）。勾选并安装组件包：“使用 C++的桌面开发”，执行修改并等待其安装完成。(依赖项中的fairseq、faiss等需要使用VC编译器辅助编译才能生成wheel，进而才能安装到python环境中)
在虚拟环境venv中 。使用下面的命令先更新一下 pip, wheel, setuptools 这三个包。
pip install --upgrade pip wheel setuptools
执行下面命令以安装库（若出现报错请多次尝试直到没有报错，依赖全部安装完成）。注意，项目文件夹内含有三个 requirements 的 txt ，此处选择 requirements_win.txt）
pip install -r requirements_win.txt
确保安装 正确无误 后请使用下方命令更新 fastapi, gradio, pydantic 这三个依赖：
pip install --upgrade fastapi==0.84.0
pip install --upgrade pydantic==1.10.12
pip install --upgrade gradio==3.41.2
注：此处指定这三个库版本，是因为SVC源码中对于该三个库调用的部分接口在不多的版本号后就被弃用甚至移除了。所以，若版本较新会造成SVC源码调用错误。
1.6 FFmpeg
前往 FFmpeg 官网 下载，版本在4.0.0以上即可。解压至任意位置并在环境变量中添加 Path 。定位至 .\ffmpeg\bin（详细安装方法以及添加 Path 此处省略，网上随便一查都有，不再赘述）
SVC主要利用ffmpeg进行音频编解码以及重采样等功能。
安装完成后在 cmd 控制台中输入 ffmpeg -version 出现类似以下内容则安装成功：
ffmpeg version git-2020-08-12-bb59bdb Copyright (c) 2000-2020 the FFmpeg developers
built with gcc 10.2.1 (GCC) 20200805
configuration: [此处省略一大堆内容]
libavutil 56. 58.100 / 56. 58.100
libavcodec 58.100.100 / 58.100.100
...[此处省略一大堆内容]
2. 配置及训练
在开始第二部分内容前，请确保电脑的虚拟内存设置到 30G 以上，并且最好设置在固态硬盘。具体设置方法请自行上网搜索。
2.1 关于兼容 4.0 模型的问题
可以通过修改 4.0 模型的 config.json 对 4.0 的模型进行支持。需要在 config.json 的 model 字段中添加 speech_encoder 字段，具体如下：
"model":
{
# 省略其他内容
# "ssl_dim"，填256或者768，需要和下面"speech_encoder"匹配
"ssl_dim": 256,
# 说话人个数
"n_speakers": 200,
# 或者"vec768l12"，但请注意此项的值要和上面的"ssl_dim"相互匹配。即256对应vec256l9，768对应vec768l12。
"speech_encoder":"vec256l9"
# 如果不知道自己的模型是vec768l12还是vec256l9，可以看"gin_channels"字段的值来确认。
# 省略其他内容
}
2.2 预先下载的模型文件
2.2.1 必须项
以下编码器必须需选择一个使用：
"vec768l12"
"vec256l9"
"vec256l9-onnx"
"vec256l12-onnx"
"vec768l9-onnx"
"vec768l12-onnx"
"hubertsoft-onnx"
"hubertsoft"
"whisper-ppg"
"cnhubertlarge"
"dphubert"
"whisper-ppg-large"
1. 若使用 contentvec 作为声音编码器（推荐）
vec768l12（推荐）与vec256l9 需要该编码器
下载 contentvec ：checkpoint_best_legacy_500.pt。放在pretrain目录下。
或者下载下面的 ContentVec，大小只有 199MB，但效果相同
contentvec ：hubert_base.pt。将文件名改为checkpoint_best_legacy_500.pt后，放在pretrain目录下。(推荐下载这个)
2. 若使用 hubertsoft 作为声音编码器
soft vc hubert：hubert-soft-0d54a1f4.pt。放在pretrain目录下。
3. 若使用 Whisper-ppg 作为声音编码器
下载模型 medium.pt, 该模型适配whisper-ppg
下载模型 large-v2.pt, 该模型适配whisper-ppg-large
放在pretrain目录下。
4. 若使用 cnhubertlarge 作为声音编码器
下载模型 chinese-hubert-large-fairseq-ckpt.pt。放在pretrain目录下。
5. 若使用 dphubert 作为声音编码器
下载模型 DPHuBERT-sp0.75.pth。放在pretrain目录下。
6. 若使用 OnnxHubert/ContentVec 作为声音编码器
下载模型 MoeSS-SUBModel。放在pretrain目录下。
各编码器的详解
编码器名称
优点
缺点
vec768l12（最推荐）
最还原音色、有大型底模、支持响度嵌入
咬字能力较弱
vec256l9
貌似举不出特别的优点
不支持扩散模型
hubertsoft
咬字能力较强
音色泄露
whisper-ppg
咬字最强
音色泄露、显存占用高
2.2.2 预训练底模 (强烈建议使用)
预训练底模文件： G_0.pth D_0.pth。放在logs/44k目录下。
扩散模型预训练底模文件： model_0.pt。放在logs/44k/diffusion目录下。
扩散模型引用了DDSP-SVC的 Diffusion Model，底模与DDSP-SVC的扩散模型底模通用。
Note
提供 4.1 训练底模，需自行下载（需具备外网条件）
下载地址 1：Huggingface 下载 | D_0.pth | G_0.pth | model_0.pt | 下载完成后请对应并重命名为G_0.pth D_0.pth和model_0.pt。
下载地址 2：【百度网盘转存】 此处不更新，已经落后。
提供 3.0 训练底模，需自行下载
下载地址：【百度网盘转存】
2.2.3 可选项 (根据情况选择)
1. NSF-HIFIGAN
如果使用NSF-HIFIGAN增强器或浅层扩散的话，需要下载预训练的 NSF-HIFIGAN 模型（由OpenVPI提供），如果不需要可以不下载。
预训练的 NSF-HIFIGAN 声码器 ：2022.12 版：nsf_hifigan_20221211.zip；2024.02 版：nsf_hifigan_44.1k_hop512_128bin_2024.02.zip(推荐最新版)
解压后，将四个文件放在pretrain/nsf_hifigan目录下。
若下载 2024.02 版的声码器，需要将model.ckpt重命名为model，即去掉后缀。
2. RMVPE
如果使用rmvpeF0 预测器的话，需要下载预训练的 RMVPE 模型。
下载模型rmvpe.zip，目前首推该权重。
解压缩rmvpe.zip，并将其中的model.pt文件改名为rmvpe.pt并放在pretrain目录下。
3. FCPE(预览版)
FCPE (Fast Context-base Pitch Estimator) 是由 svc-develop-team 自主研发的一款全新的 F0 预测器，是一个为实时语音转换所设计的专用 F0 预测器，他将在未来成为 Sovits 实时语音转换的首选 F0 预测器。
如果使用 fcpe F0 预测器的话，需要下载预训练的 FCPE 模型。
下载模型 fcpe.pt
放在pretrain目录下。
2.3 数据集准备
获取音乐素材，尽量下载同一个歌手的高保真及以上品质的音频，这样分离出来的人声音域细节会更全面一些。
使用VocalRemover或其他人声分离工具获得纯人声，不过得到的人声中通常也有和声、哼唱、变声等。
按照以下文件结构将数据集放入 dataset_raw 目录，规整所有wav的名字，只能有英文、数字以及windows允许的特殊符号。
dataset_raw
├───speaker0
│ ├───xxx1-xxx1.wav
│ ├───...
│ └───Lxx-0xx8.wav
└───speaker1
├───xx2-0xxx2.wav
├───...
└───xxx7-xxx007.wav
可以自定义说话人名称，说话人名称与wav规则相同。
dataset_raw
└───suijiSUI
├───1.wav
├───...
└───25788785-20221210-200143-856_01_(Vocals)_0_0.wav
2.4 数据预处理（详情会单开文档说明）
2.4.0 音频切片
将音频切片至5s - 15s, 稍微长点也无伤大雅，实在太长可能会导致训练中途甚至预处理就爆显存。
可以使用 audio-slicer-GUI | audio-slicer-CLI 进行辅助切片。一般情况下只需调整其中的 Minimum Interval，普通说话素材通常保持默认即可，歌唱素材可以调整至 100 甚至 50。
切完之后请手动处理过长（大于 15 秒）或过短（小于 4 秒）的音频，过短的音频可以多段拼接，过长的音频可以手动切分。
如果你使用 Whisper-ppg 声音编码器进行训练，所有的切片长度必须小于 30s
2.4.1 重采样至 44100Hz 单声道
使用下面的命令（若已经经过响度匹配，请跳过该行看下面的 NOTE）：
python resample.py
Note
虽然本项目拥有重采样、转换单声道与响度匹配的脚本 resample.py，但是默认的响度匹配是匹配到 0db。这可能会造成音质的受损。而 python 的响度匹配包 pyloudnorm 无法对电平进行压限，这会导致爆音。所以建议可以考虑使用专业声音处理软件如 Adobe Audition 等软件做响度匹配处理。此处也可以使用我写的一个响度匹配工具 Loudness Matching Tool 进行处理。若已经使用其他软件做响度匹配，可以在运行上述命令时添加 --skip_loudnorm 跳过响度匹配步骤。如：
python resample.py --skip_loudnorm
2.4.2 自动划分训练集、验证集，以及自动生成配置文件
使用下面的命令（若需要响度嵌入，请跳过该行看下面的使用响度嵌入）：
python preprocess_flist_config.py --speech_encoder vec768l12
speech_encoder 拥有以下七个选择，具体讲解请看 2.2.1 必须项及各编码器的详解。如果省略 speech_encoder 参数，默认值为 vec768l12。
vec768l12
vec256l9
hubertsoft
whisper-ppg
whisper-ppg-large
cnhubertlarge
dphubert
使用响度嵌入
使用响度嵌入后训练出的模型将匹配到输入源响度，否则为训练集响度。（可简单理解为训练后模型的音量会与数据集匹配，否则会与底模匹配）
若使用响度嵌入，需要增加--vol_aug参数，比如：
python preprocess_flist_config.py --speech_encoder vec768l12 --vol_aug
2.4.3 配置文件按需求修改
config.json
vocoder_name: 选择一种声码器，默认为nsf-hifigan
log_interval：多少步输出一次日志，默认为 200
eval_interval：多少步进行一次验证并保存一次模型，默认为 800
epochs：训练总轮数，默认为 10000，达到此轮数后将自动停止训练
learning_rate：学习率，建议保持默认值不要改
batch_size：单次训练加载到 GPU 的数据量，调整到低于显存容量的大小即可（单位：个，即数据集中的wav个数）
all_in_mem：加载所有数据集到内存中，某些平台的硬盘 IO 过于低下、同时内存容量 远大于 数据集体积时可以启用
keep_ckpts：训练时保留最后几个模型，0为保留所有，默认只保留最后3个
声码器列表
nsf-hifigan
nsf-snake-hifigan
diffusion.yaml
cache_all_data：加载所有数据集到内存中，某些平台的硬盘 IO 过于低下、同时内存容量 远大于 数据集体积时可以启用（注：至少还得预留1-2G内存给操作系统）
duration：训练时音频切片时长，可根据显存大小调整，注意，该值必须小于训练集内音频的最短时间！
batch_size：单次训练加载到 GPU 的数据量，调整到低于显存容量的大小即可（单位：个，即数据集中的wav个数）
timesteps : 扩散模型总步数，默认为 1000。完整的高斯扩散一共 1000 步
k_step_max : 训练时可仅训练 k_step_max 步扩散以节约训练时间，注意，该值必须小于timesteps，0 为训练整个扩散模型，注意，如果不训练整个扩散模型将无法使用仅扩散模型推理！
2.4.3 生成 hubert 与 f0
使用下面的命令（若需要训练浅扩散，请跳过该行看下面的浅扩散）：
# 下面的命令使用了rmvpe作为f0预测器，你可以手动进行修改
python preprocess_hubert_f0.py --f0_predictor rmvpe
f0_predictor 拥有六个选择，部分 f0 预测器需要额外下载预处理模型，具体请参考 2.2.3 可选项 (根据情况选择)
crepe
dio
pm
harvest
rmvpe（推荐！）
fcpe
各个 f0 预测器的优缺点
预测器
优点
缺点
pm
速度快，占用低
容易出现哑音
crepe
基本不会出现哑音
显存占用高，自带均值滤波，因此可能会出现跑调
dio
-
可能跑调
harvest
低音部分有更好表现
其他音域就不如别的算法了
rmvpe
六边形战士，目前最完美的预测器
几乎没有缺点（极端长低音可能会出错）
fcpe
SVC 开发组自研，目前最快的预测器，且有不输 crepe 的准确度
-
Note
如果训练集过于嘈杂，请使用 crepe 处理 f0
如果省略 f0_predictor 参数，默认值为 rmvpe
若需要浅扩散功能（可选），需要增加--use_diff 参数，比如:
# 下面的命令使用了rmvpe作为f0预测器，你可以手动进行修改
python preprocess_hubert_f0.py --f0_predictor rmvpe --use_diff
执行完以上步骤后生成的 dataset 目录便是预处理完成的数据，此时你可以按需删除 dataset_raw 文件夹了。
2.5 训练
2.5.1 主模型训练（必须）
使用下面的命令训练主模型，训练暂停后也可使用下面的命令继续训练。
python train.py -c configs/config.json -m 44k
2.5.2 扩散模型（可选）
So-VITS-SVC 4.1 的一个重大更新就是引入了浅扩散 (Shallow Diffusion) 机制，将 SoVITS 的原始输出音频转换为 Mel 谱图，加入噪声并进行浅扩散处理后经过声码器输出音频。经过测试，原始输出音频在经过浅扩散处理后可以显著改善电音、底噪等问题，输出质量得到大幅增强。
尚若需要浅扩散功能，需要训练扩散模型，训练前请确保你已经下载并正确放置好了 NSF-HIFIGAN （参考 2.2.3 可选项）,并且预处理生成 hubert 与 f0 时添加了 --use_diff 参数（参考 2.4.3 生成 hubert 与 f0）
扩散模型训练方法为:
python train_diff.py -c configs/diffusion.yaml
模型训练结束后，模型文件保存在logs/44k目录下，扩散模型在logs/44k/diffusion下。
简单来说，即SVC在使用模型推理出的音频，会被当做输入使用扩散模型做进一步推理，此操作可大幅提高输出质量。
Important
模型怎样才算训练好了？
这是一个非常无聊且没有意义的问题。就好比上来就问老师我家孩子怎么才能学习好，除了你自己，没有人能回答这个问题。
模型的训练关联于你的数据集质量、时长，所选的编码器、f0 算法，甚至一些超自然的玄学因素，即便你有一个成品模型，最终的转换效果也要取决于你的输入源以及推理参数。这不是一个线性的的过程，之间的变量实在是太多，所以你非得问“为什么我的模型出来不像啊”、“模型怎样才算训练好了”这样的问题，我只能说 WHO F**KING KNOWS?
但也不是一点办法没有，只能烧香拜佛了。我不否认烧香拜佛当然是一个有效的手段，但你也可以借助一些科学的工具，例如 Tensorboard 等，下方 2.5.3 就将教你怎么通过看 Tensorboard 来辅助了解训练状态，当然，最强的辅助工具其实长在你自己身上，一个声学模型怎样才算训练好了? 塞上耳机，让你的耳朵告诉你吧。
Epoch 和 Step 的关系：
训练过程中会根据你在 config.json 中设置的保存步数（默认为 800 步，与 eval_interval 的值对应）保存一次模型。 请严格区分轮数 (Epoch) 和步数 (Step)：1 个 Epoch 代表训练集中的所有样本都参与了一次学习，1 Step 代表进行了一步学习，由于 batch_size 的存在，每步学习可以含有数条样本，因此，Epoch 和 Step 的换算如下：
数据集条数𝐸𝑝𝑜𝑐ℎ=𝑆𝑡𝑒𝑝(数据集条数÷𝑏𝑎𝑡𝑐ℎ𝑠𝑖𝑧𝑒)
例如：数据集总共有600个wav，batchsize=10，即每次加载10个wav到GPU训练。则Step就为60，即每一轮有60步。
训练默认 10000 轮后结束（可以通过修改config.json中的epoch字段的数值来增加或减小上限），但正常训练通常只需要数百轮即可有较好的效果。当你觉得训练差不多完成了，可以在训练终端按 Ctrl + C 中断训练。中断后只要没有重新预处理训练集，就可以 从最近一次保存点继续训练。
2.5.3 Tensorboard
你可以用 Tensorboard 来查看训练过程中的损失函数值 (loss) 趋势，试听音频，从而辅助判断模型训练状态。但是，就 So-VITS-SVC 这个项目而言，损失函数值(loss)并没有什么实际参考意义（你不用刻意对比研究这个值的高低），真正有参考意义的还是推理后靠你的耳朵来听！
使用下面的命令打开 Tensorboard：
tensorboard --logdir=./logs/44k
Tensorboard 是根据训练时默认每 200 步的评估生成日志的，如果训练未满 200 步，则 Tensorboard 中不会出现任何图像。200 这个数值可以通过修改 config.json 中的 log_interval 值来修改。
Losses 详解
你不需要理解每一个 loss 的具体含义，大致来说：
loss/g/f0、loss/g/mel 和 loss/g/total 应当是震荡下降的，并最终收敛在某个值
loss/g/kl 应当是低位震荡的
loss/g/fm 应当在训练的中期持续上升，并在后期放缓上升趋势甚至开始下降
Important
✨ 观察 losses 曲线的趋势可以帮助你判断模型的训练状态。但 losses 并不能作为判断模型训练状态的唯一参考，甚至它的参考价值其实并不大，你仍需要通过自己的耳朵来判断模型是否训练好了。
Warning
对于小数据集（30 分钟甚至更小），在加载底模的情况下，不建议训练过久，这样是为了尽可能利用底模的优势。数千步甚至数百步就能有最好的结果。
Tensorboard 中的试听音频是根据你的验证集生成的，无法代表模型最终的表现。
3. 推理
✨ 推理时请先准备好需要推理的干声，确保干声无底噪/无混响/质量较好。你可以使用 UVR5 进行处理,得到干声。此外，我也制作了一个 UVR5 人声分离教程。
3.1 命令行推理
使用 inference_main.py 进行推理
# 例
python inference_main.py -m "logs/44k/G_30400.pth" -c "configs/config.json" -n "你的推理音频.wav" -t 0 -s "speaker"
必填项部分：
-m | --model_path：模型路径
-c | --config_path：配置文件路径
-n | --clean_names：wav 文件名列表，放在 raw 文件夹下
-t | --trans：音高调整，支持正负（半音）
-s | --spk_list：合成目标说话人名称
-cl | --clip：音频强制切片，默认 0 为自动切片，单位为秒/s。
Note
音频切片
推理时，切片工具会将上传的音频根据静音段切分为数个小段，分别推理后合并为完整音频。这样做的好处是小段音频推理显存占用低，因而可以将长音频切分推理以免爆显存。切片阈值参数控制的是最小满刻度分贝值，低于这个值将被切片工具视为静音并去除。因此，当上传的音频比较嘈杂时，可以将该参数设置得高一些（如 -30），反之，可以将该值设置得小一些（如 -50）避免切除呼吸声和细小人声。
开发团队近期的一项测试表明，较小的切片阈值（如-50）会改善输出的咬字，至于原理暂不清楚。
强制切片 -cl | --clip
推理时，切片工具会将上传的音频根据静音段切分为数个小段，分别推理后合并为完整音频。但有时当人声过于连续，长时间不存在静音段时，切片工具也会相应切出来过长的音频，容易导致爆显存。自动音频切片功能则是设定了一个最长音频切片时长，初次切片后，如果存在长于该时长的音频切片，将会被按照该时长二次强制切分，避免了爆显存的问题。
强制切片可能会导致音频从一个字的中间切开，分别推理再合并时可能会存在人声不连贯。你需要在高级设置中设置强制切片的交叉淡入长度来避免这一问题。
可选项部分：部分具体见下一节
-lg | --linear_gradient：两段音频切片的交叉淡入长度，如果强制切片后出现人声不连贯可调整该数值，如果连贯建议采用默认值 0，单位为秒
-f0p | --f0_predictor：选择 F0 预测器，可选择 crepe,pm,dio,harvest,rmvpe,fcpe, 默认为 pm（注意：crepe 为原 F0 使用均值滤波器），不同 F0 预测器的优缺点请 参考 2.4.3 中的 F0 预测器的优缺点
-a | --auto_predict_f0：语音转换自动预测音高，转换歌声时不要打开这个会严重跑调
-cm | --cluster_model_path：聚类模型或特征检索索引路径，留空则自动设为各方案模型的默认路径，如果没有训练聚类或特征检索则随便填
-cr | --cluster_infer_ratio：聚类方案或特征检索占比，范围 0-1，若没有训练聚类模型或特征检索则默认 0 即可
-eh | --enhance：是否使用 NSF_HIFIGAN 增强器，该选项对部分训练集少的模型有一定的音质增强效果，但是对训练好的模型有反面效果，默认关闭
-shd | --shallow_diffusion：是否使用浅层扩散，使用后可解决一部分电音问题，默认关闭，该选项打开时，NSF_HIFIGAN 增强器将会被禁止
-usm | --use_spk_mix：是否使用角色融合/动态声线融合
-lea | --loudness_envelope_adjustment：输入源响度包络替换输出响度包络融合比例，越靠近 1 越使用输出响度包络
-fr | --feature_retrieval：是否使用特征检索，如果使用聚类模型将被禁用，且 cm 与 cr 参数将会变成特征检索的索引路径与混合比例
Note
聚类模型/特征检索混合比例 -cr | --cluster_infer_ratio
该参数控制的是使用聚类模型/特征检索模型时线性参与的占比。聚类模型和特征检索均可以有限提升音色相似度，但带来的代价是会降低咬字准确度（特征检索的咬字比聚类稍好一些）。该参数的范围为 0-1, 0 为不启用，越靠近 1, 则音色越相似，咬字越模糊。
聚类模型和特征检索共用这一参数，当加载模型时使用了何种模型，则该参数控制何种模型的混合比例。
注意，当未加载聚类模型或特征检索模型时，请保持该参数为 0，否则会报错。
浅扩散设置：
-dm | --diffusion_model_path：扩散模型路径
-dc | --diffusion_config_path：扩散模型配置文件路径
-ks | --k_step：扩散步数，越大越接近扩散模型的结果，默认 100
-od | --only_diffusion：纯扩散模式，该模式不会加载 sovits 模型，以扩散模型推理
-se | --second_encoding：二次编码，浅扩散前会对原始音频进行二次编码，玄学选项，有时候效果好，有时候效果差
Note
关于浅扩散步数 -ks | --k_step
完整的高斯扩散为 1000 步，当浅扩散步数达到 1000 步时，此时的输出结果完全是扩散模型的输出结果，So-VITS 模型将被抑制。浅扩散步数越高，越接近扩散模型输出的结果。如果你只是想用浅扩散去除电音底噪，尽可能保留 So-VITS 模型的音色，浅扩散步数可以设定为 30-50
Warning
如果使用 whisper-ppg 声音编码器进行推理，需要将 --clip 设置为 25，-lg 设置为 1。否则将无法正常推理。
3.2 webUI 推理
使用以下命令打开 webui 界面，上传模型并且加载，按照说明按需填写推理，上传推理音频，开始推理。
参数具体的推理参数的详解和上面的 3.1 命令行推理 参数一致，只不过搬到了交互式界面上去，并且附有简单的说明。
python webUI.py
Warning
请务必查看 命令行推理 以了解具体参数的含义。并且请特别注意 NOTE 和 WARNING 中的提醒！
webUI 中还内置了 文本转语音 功能：
文本转语音使用微软的 edge_TTS 服务生成一段原始语音，再通过 So-VITS 将这段语音的声线转换为目标声线。So-VITS 只能实现歌声转换 (SVC) 功能，没有任何 原生 的文本转语音 (TTS) 功能！由于微软的 edge_TTS 生成的语音较为僵硬，没有感情，所有转换出来的音频当然也会这一。如果你需要有感情的 TTS 功能，请移步 GPT-SoVITS 项目。
目前文本转语音共支持 55 种语言，涵盖了大部分常见语言。程序会根据文本框内输入的文本自动识别语言并转换。
自动识别只能识别到语种，而某些语种可能涵盖不同的口音，说话人，如果使用了自动识别，程序会从符合该语种和指定性别的说话人种随机挑选一个来转换。如果你的目标语种说话人口音比较多（例如英语），建议手动指定一个口音的说话人。如果手动指定了说话人，则先前手动选择的性别会被抑制。
4. 增强效果的可选项
✨ 如果前面的效果已经满意，或者没看明白下面在讲啥，那后面的内容都可以忽略，不影响模型使用(这些可选项影响比较小，可能在某些特定数据上有点效果，但大部分情况似乎都感知不太明显)
4.1 自动 f0 预测
模型训练过程会训练一个 f0 预测器，是一个自动变调的功能，可以将模型音高匹配到推理源音高，用于说话声音转换时可以打开，能够更好匹配音调。但转换歌声时请不要启用此功能！！！会严重跑调！！
命令行推理：在 inference_main 中设置 auto_predict_f0 为 true 即可
webUI 推理：勾选相应选项即可
4.2 聚类音色泄漏控制
聚类方案可以减小音色泄漏，使得模型训练出来更像目标的音色（但其实不是特别明显），但是单纯的聚类方案会降低模型的咬字（会口齿不清）（这个很明显），本模型采用了融合的方式，可以线性控制聚类方案与非聚类方案的占比，也就是可以手动在"像目标音色" 和 "咬字清晰" 之间调整比例，找到合适的折中点。
使用聚类前面的已有步骤不用进行任何的变动，只需要额外训练一个聚类模型，虽然效果比较有限，但训练成本也比较低。
训练方法：
# 使用CPU训练：
python cluster/train_cluster.py
# 或者使用GPU训练：
python cluster/train_cluster.py --gpu
训练结束后，模型的输出会在 logs/44k/kmeans_10000.pt
命令行推理过程：
inference_main.py 中指定 cluster_model_path
inference_main.py 中指定 cluster_infer_ratio，0为完全不使用聚类，1为只使用聚类，通常设置0.5即可
webUI 推理过程：
上传并加载聚类模型
设置聚类模型/特征检索混合比例，0-1 之间，0 即不启用聚类/特征检索。使用聚类/特征检索能提升音色相似度，但会导致咬字下降（如果使用建议 0.5 左右）
4.3 特征检索
跟聚类方案一样可以减小音色泄漏，咬字比聚类稍好，但会降低推理速度，采用了融合的方式，可以线性控制特征检索与非特征检索的占比。
训练过程：需要在生成 hubert 与 f0 后执行：
python train_index.py -c configs/config.json
训练结束后模型的输出会在 logs/44k/feature_and_index.pkl
命令行推理过程：
需要首先制定 --feature_retrieval，此时聚类方案会自动切换到特征检索方案
inference_main.py 中指定 cluster_model_path 为模型输出文件
inference_main.py 中指定 cluster_infer_ratio，0为完全不使用特征检索，1为只使用特征检索，通常设置0.5即可
webUI 推理过程：
上传并加载聚类模型
设置聚类模型/特征检索混合比例，0-1 之间，0 即不启用聚类/特征检索。使用聚类/特征检索能提升音色相似度，但会导致咬字下降（如果使用建议 0.5 左右）
4.4 声码器微调
在 So-VITS 中使用扩散模型时，经过扩散模型增强的 Mel 谱图会经过声码器（Vocoder）输出为最终音频。声码器在其中对输出音频的音质起到了决定性的作用。So-VITS-SVC 目前使用的是 NSF-HiFiGAN 社区声码器，实际上，你也可以用你自己的数据集对该声码器模型进行微调训练，在 So-VITS 的 扩散流程 中使用微调后的声码器，使其更符合你的模型任务。
SingingVocoders 项目提供了对声码器的微调方法，在 Diffusion-SVC 项目中，使用微调声码器可以使输出音质得到大幅增强。你也可以自行使用自己的数据集训练一个微调声码器，并在本整合包中使用。
使用 SingingVocoders 训练一个微调声码器，并获得其模型和配置文件
将模型和配置文件放置在 pretrain/{微调声码器名称}/ 下
修改对应模型的扩散模型配置文件diffusion.yaml中的如下内容：
vocoder:
ckpt: pretrain/nsf_hifigan/model.ckpt # 此行是你的微调声码器的模型路径
type: nsf-hifigan # 此行是微调声码器的类型，如果不知道请不要修改
按照 3.2 webui 推理，上传扩散模型和修改后的扩散模型配置文件，即可使用微调声码器。
Warning
目前仅 NSF-HiFiGAN 声码器支持微调
4.5 各模型保存的目录
截止上文，一共能够训练的 4 种模型都已经讲完了，下表总结为这四种模型和配置文件的总结。
webUI 中除了能够上传模型进行加载以外，也可以读取本地模型文件。你只需将下表这些模型先放入到一个文件夹内，再将该文件夹放到 trained 文件夹内，点击“刷新本地模型列表”，即可被 webUI 识别到。然后手动选择需要加载的模型进行加载即可。注意：本地模型自动加载可能无法正常加载下表中的（可选）模型。
文件
文件名及后缀
存放位置
So-VITS 模型
G_xxxx.pth
logs/44k
So-VITS 模型配置文件
config.json
configs
扩散模型（可选）
model_xxxx.pt
logs/44k/diffusion
扩散模型配置文件（可选）
diffusion.yaml
configs
Kmeans 聚类模型（可选）
kmeans_10000.pt
logs/44k
特征索引模型（可选）
feature_and_index.pkl
logs/44k
5.其他可选功能
✨ 此部分相较于前面的其他部分，重要性更低。除了 5.1 模型压缩 是一个较为方便的功能以外，其余可选功能用到的概率较低，故此处仅参考官方文档并加以简单描述。
5.1 模型压缩
生成的模型含有继续训练所需的信息。如果确认不再训练，可以移除模型中此部分信息，得到约 1/3 大小的最终模型。
使用 compress_model.py
# 例如，我想压缩一个在logs/44k/目录下名字为G_30400.pth的模型，并且配置文件为configs/config.json，可以运行如下命令
python compress_model.py -c="configs/config.json" -i="logs/44k/G_30400.pth" -o="logs/44k/release.pth"
# 压缩后的模型保存在logs/44k/release.pth
Warning
注意：压缩后的模型无法继续训练！
5.2 声线混合
5.2.1 静态声线混合
参考 webUI.py 文件中，小工具/实验室特性的静态声线融合。
该功能可以将多个声音模型合成为一个声音模型(多个模型参数的凸组合或线性组合)，从而制造出现实中不存在的声线。
注意：
该功能仅支持单说话人的模型
如果强行使用多说话人模型，需要保证多个模型的说话人数量相同，这样可以混合同一个 SpaekerID 下的声音
保证所有待混合模型的 config.json 中的 model 字段是相同的
输出的混合模型可以使用待合成模型的任意一个 config.json，但聚类模型将不能使用
批量上传模型的时候最好把模型放到一个文件夹选中后一起上传
混合比例调整建议大小在 0-100 之间，也可以调为其他数字，但在线性组合模式下会出现未知的效果
混合完毕后，文件将会保存在项目根目录中，文件名为 output.pth
凸组合模式会将混合比例执行 Softmax 使混合比例相加为 1，而线性组合模式不会
5.2.2 动态声线混合
参考 spkmix.py 文件中关于动态声线混合的介绍
角色混合轨道编写规则：
角色 ID : [[起始时间 1, 终止时间 1, 起始数值 1, 起始数值 1], [起始时间 2, 终止时间 2, 起始数值 2, 起始数值 2]]
起始时间和前一个的终止时间必须相同，第一个起始时间必须为 0，最后一个终止时间必须为 1 （时间的范围为 0-1）
全部角色必须填写，不使用的角色填[[0., 1., 0., 0.]]即可
融合数值可以随便填，在指定的时间段内从起始数值线性变化为终止数值，内部会自动确保线性组合为 1（凸组合条件），可以放心使用
命令行推理的时候使用 --use_spk_mix 参数即可启用动态声线混合。webUI 推理时勾选“动态声线融合”选项框即可。
5.3 Onnx 导出
使用 onnx_export.py。目前 onnx 模型只有 MoeVoiceStudio 需要使用到。更详细的操作和使用方法请移步 MoeVoiceStudio 仓库说明。
新建文件夹：checkpoints 并打开
在checkpoints文件夹中新建一个文件夹作为项目文件夹，文件夹名为你的项目名称，比如aziplayer
将你的模型更名为model.pth，配置文件更名为config.json，并放置到刚才创建的aziplayer文件夹下
将 onnx_export.py 中path = "NyaruTaffy" 的 "NyaruTaffy" 修改为你的项目名称，path = "aziplayer" (onnx_export_speaker_mix，为支持角色混合的onnx导出)
运行 python onnx_export.py
等待执行完毕，在你的项目文件夹下会生成一个model.onnx，即为导出的模型
注意：Hubert Onnx 模型请使用 MoeVoiceStudio 提供的模型，目前无法自行导出（fairseq 中 Hubert 有不少 onnx 不支持的算子和涉及到常量的东西，在导出时会报错或者导出的模型输入输出 shape 和结果都有问题）
6. 简单混音处理及成品导出
使用音频宿主软件处理推理后音频，请参考 配套视频教程 或其他更专业的混音教程。
附录：常见报错的解决办法
✨ 部分报错及解决方法，来自 羽毛布団 大佬的 相关专栏 | 相关文档
关于爆显存
如果你在终端或 WebUI 界面的报错中出现了这样的报错:
OutOfMemoryError: CUDA out of memory.Tried to allocate XX GiB (GPU O: XX GiB total capacity; XX GiB already allocated; XX MiB Free: XX GiB reserved in total by PyTorch)
不要怀疑，你的显卡显存或虚拟内存不够用了。以下是 100%解决问题的解决方法，照着做必能解决。请不要再在各种地方提问这个问题了
在报错中找到 XX GiB already allocated 之后，是否显示 0 bytes free，如果是 0 bytes free 那么看第 2，3，4 步，如果显示 XX MiB free 或者 XX GiB free，看第 5 步
如果是预处理的时候爆显存:
换用对显存占用友好的 f0 预测器 (友好度从高到低: pm >= harvest >= rmvpe ≈ fcpe >> crepe)，建议首选 rmvpe 或 fcpe
多进程预处理改为 1
如果是训练的时候爆显存
检查数据集有没有过长的切片（20 秒以上）
调小批量大小 (batch size)
更换一个占用低的项目
去 AutoDL 等云算力平台上面租一张大显存的显卡跑
如果是推理的时候爆显存:
推理源 (千声) 不干净 (有残留的混响，伴奏，和声)，导致自动切片切不开。提取干声最佳实践请参考 UVR5 歌曲人声分离教程
调大切片阈值 (比如-40 调成-30，再大就不建议了，你也不想唱一半就被切一刀吧)
设置强制切片，从 60 秒开始尝试，每次减小 10 秒，直到能成功推理
使用 cpu 推理，速度会很慢但是不会爆显存
如果显示仍然有空余显存却还是爆显存了，是你的虚拟内存不够大，调整到至少 50G 以上
安装依赖时出现的相关报错
1. 安装 CUDA=11.7 的 Pytorch 时报错
ERROR: Package 'networkx' requires a different Python: 3.8.9 not in '>=3.9
解决方法有两种：
升级 python 至 3.9（但可能造成不稳定）
保持 python 版本不变，先 pip install networkx==3.0 之后再进行 Pytorch 的安装。
2. 依赖找不到导致的无法安装
出现类似以下报错时：
ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement librosa==0.9.1 (from versions: none)
ERROR: No matching distribution found for librosa==0.9.1
# 报错的主要特征是
No matching distribution found for xxxxx
Could not find a version that satisfies the requirement xxxx
具体解决方法为：更换安装源。手动安装这一依赖时添加下载源，以下是两个常用的镜像源地址
清华大学：https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
阿里云：http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple
使用 pip install [包名称] -i [下载源地址] ，例如我想在阿里源下载 librosa 这个依赖，并且要求依赖版本是 0.9.1，那么应该在 cmd 中输入以下命令：
pip install librosa==0.9.1 -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple
数据集预处理和模型训练时的相关报错
1. 报错：UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xd0 in position xx
数据集文件名中不要包含中文或日文等非西文字符，特别注意中文括号，逗号，冒号，分号，引号等等都是不行的。改完名字一定要重新预处理，然后再进行训练！！！
2. 报错：The expand size of the tensor (768) must match the existing size (256) at non-singleton dimension 0.
把 dataset/44k 下的内容全部删了，重新走一遍预处理流程
3. 报错：RuntimeError: DataLoader worker (pid(s) 13920) exited unexpectedly
raise RuntimeError(f'DataLoader worker (pid(s) {pids_str}) exited unexpectedly') from e
RuntimeError: DataLoader worker (pid(s) 13920) exited unexpectedly
调小 batchsize 值，调大虚拟内存，重启电脑清理显存，直到 batchsize 值和虚拟内存合适不报错为止
4. 报错：torch.multiprocessing.spawn.ProcessExitedException: process 0 terminated with exit code 3221225477
调大虚拟内存，调小 batchsize 值，直到 batchsize 值和虚拟内存合适不报错为止
5. 报错：AssertionError: CPU training is not allowed.
没有解决方法：非 N 卡跑不了。（也不是完全跑不了，但如果你是纯萌新的话，那我的回答确实就是：跑不了）
6. 报错：FileNotFoundError: No such file or directory: 'pretrain/rmvpe.pt'
运行python preprocess_hubert_f0.py --f0_predictor rmvpe --use_diff 后出现 FileNotFoundError: No such file or directory: 'pretrain/rmvpe.pt'
因为官方更新了 rmvpe 预处理器来处理 f0，请参考教程文档 #2.2.3 下载预处理模型rmvpe.pt并放到对应位置。
7. 报错：页面文件太小，无法完成操作。
调大虚拟内存，具体的方法各种地方一搜就能搜到，不展开了
使用 WebUI 时相关报错
1. webUI 启动或加载模型时：
启动 webUI 时报错：ImportError: cannot import name 'Schema' from 'pydantic'
webUI 加载模型时报错：AttributeError("'Dropdown' object has no attribute 'update'")
凡是报错中涉及到 fastapi, gradio, pydantic 这三个依赖的报错
解决方法：
需限制部分依赖版本，在安装完 requirements_win.txt 后，在 cmd 中依次输入以下命令以更新依赖包：
pip install --upgrade fastapi==0.84.0
pip install --upgrade gradio==3.41.2
pip install --upgrade pydantic==1.10.12
2. 报错：Given groups=1, weight of size [xxx, 256, xxx], expected input[xxx, 768, xxx] to have 256 channels, but got 768 channels instead 或 报错: 配置文件中的编码器与模型维度不匹配
原因：v1 分支的模型用了 vec768 的配置文件，如果上面报错的 256 的 768 位置反过来了那就是 vec768 的模型用了 v1 的配置文件。
解决方法：检查配置文件中的 ssl_dim 一项，如果这项是 256，那你的 speech_encoder 应当修改为 vec256|9，如果是 768，则是 vec768|12
详细修改方法请参考 #2.1
3. 报错：'HParams' object has no attribute 'xxx'
无法找到音色，一般是配置文件和模型没对应，打开配置文件拉到最下面看看有没有你训练的音色
硬件需求
训练必须使用 GPU 进行训练！推理目前分为命令行推理和WebUI 推理，对速度要求不高的话 CPU 和 GPU 均可使用。
如需自己训练，请准备至少 6G 以上专用显存的 NVIDIA 显卡。
请确保电脑的虚拟内存设置到30G 以上，并且最好设置在固态硬盘，不然会很慢。
云端训练建议使用 AutoDL 平台。若你会使用 Google Colab，你也可以根据我们提供的 sovits4_for_colab.ipynb 进行配置。
训练准备
至少准备约 30 分钟（当然越多越好！）的干净歌声作为训练集，无底噪，无混响。并且歌唱时最好保持音色尽量统一，音域覆盖广（训练集的音域决定模型训练出来的音域！），歌声响度合适，有条件的请做好响度匹配，可以使用 Au 等音频处理软件进行响度匹配。
重要！请提前下载训练需要用到的底模，参考 2.2.2 预训练底模。
推理：需准备底噪<30dB，尽量不要带混响和和声的干音进行推理。
环境依赖
本项目需要的环境：NVIDIA-CUDA | Python = 3.8.9（项目建议此版本） | Pytorch(cuda版，非cpu版) | FFmpeg
1.1 so-vits-svc4.1 源码
使用 git 拉取源码。通过以下命令：
git clone https://github.com/svc-develop-team/so-vits-svc.git
1.2 Cuda
更新Nvidia显卡驱动至最新
在 cmd 控制台里输入 nvidia-smi.exe 以查看显卡驱动版本和对应的 cuda 版本
前往 NVIDIA-CUDA 官网下载与系统对应的 Cuda 版本
以 Cuda-11.7 版本为例，根据自己的系统和需求选择安装（一般本地 Windows 用户请依次选择Windows, x86_64, 系统版本, exe(local)）
安装成功之后在 cmd 控制台中输入nvcc -V, 出现类似以下内容则安装成功：
nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver
Copyright (c) 2005-2022 NVIDIA Corporation
Built on Tue_May__3_19:00:59_Pacific_Daylight_Time_2022
Cuda compilation tools, release 11.7, V11.7.64
Build cuda_11.7.r11.7/compiler.31294372_0
Note
nvidia-smi.exe 中显示的 CUDA 版本号具有向下兼容性。例如我显示的是 12.4，但我可以安装 <=12.4 的任意版本 CUDA 版本进行安装。
CUDA 需要与下方 1.4 Pytorch 版本相匹配。
CUDA 卸载方法：打开控制面板-程序-卸载程序，将带有 NVIDIA CUDA 的程序全部卸载即可（一共 5 个）。
1.3 Python
前往 Python 官网 下载 Python3.8.9 安装，若python环境还需要应用于其他项目，则进入SVC目录，创建python3.8.9的虚拟环境，后续每次使用时首先激活该虚拟环境再行其他操作
# 进入SVC目录
cd D:/so-vits-svc/
# python虚拟环境创建
xxxx/python-3.8.9/python.exe -m venv 虚拟环境名
# 此后每次使用前，先执行activate脚本激活虚拟环境
D:/so-vits-svc/venv/Scripts/activate
安装完成后在 cmd 控制台中输入python出现类似以下内容则安装成功：
Python 3.8.9 (tags/v3.8.9:9d38120, Mar 23 2022, 23:13:41) [MSC v.1929 64 bit (AMD64)] on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>>
关于 Python 版本问题：官方建议为3.8.9，且所有依赖库在3.8.9中也均可使用。不排除有高版本也可以运行SVC，但需要尝试。
1.4 Pytorch
此处安装的 Pytorch 需要与安装的 Cuda 版本相匹配。例如：安装的cuda为11.7，则下载的pytorch则需要是匹配cu117的版本。
我们需要 单独安装 torch, torchaudio, torchvision 这三个库，直接前往 Pytorch 官网 选择所需版本然后复制 Run this Command 栏显示的命令至控制台安装即可。旧版本的 Pyorch 可以从 此处 下载到。
安装完 torch, torchaudio, torchvision 这三个库之后，在 cmd 控制台运用以下命令检测 torch 能否成功调用 CUDA。最后一行出现 True 则成功，出现False 则失败，需要重新安装正确的版本。
python
# 回车运行
import torch
# 回车运行
print(torch.cuda.is_available())
# 回车运行
1.5 其他依赖项安装
在开始其他依赖项安装之前，请务必下载并安装 Visual Studio 2022 或者 Microsoft C++ 生成工具（体积较前者更小）。勾选并安装组件包：“使用 C++的桌面开发”，执行修改并等待其安装完成。(依赖项中的fairseq、faiss等需要使用VC编译器辅助编译才能生成wheel，进而才能安装到python环境中)
在虚拟环境venv中 。使用下面的命令先更新一下 pip, wheel, setuptools 这三个包。
pip install --upgrade pip wheel setuptools
执行下面命令以安装库（若出现报错请多次尝试直到没有报错，依赖全部安装完成）。注意，项目文件夹内含有三个 requirements 的 txt ，此处选择 requirements_win.txt）
pip install -r requirements_win.txt
确保安装 正确无误 后请使用下方命令更新 fastapi, gradio, pydantic 这三个依赖：
pip install --upgrade fastapi==0.84.0
pip install --upgrade pydantic==1.10.12
pip install --upgrade gradio==3.41.2
注：此处指定这三个库版本，是因为SVC源码中对于该三个库调用的部分接口在不多的版本号后就被弃用甚至移除了。所以，若版本较新会造成SVC源码调用错误。
1.6 FFmpeg
前往 FFmpeg 官网 下载，版本在4.0.0以上即可。解压至任意位置并在环境变量中添加 Path 。定位至 .\ffmpeg\bin（详细安装方法以及添加 Path 此处省略，网上随便一查都有，不再赘述）
SVC主要利用ffmpeg进行音频编解码以及重采样等功能。
安装完成后在 cmd 控制台中输入 ffmpeg -version 出现类似以下内容则安装成功：
ffmpeg version git-2020-08-12-bb59bdb Copyright (c) 2000-2020 the FFmpeg developers
built with gcc 10.2.1 (GCC) 20200805
configuration: [此处省略一大堆内容]
libavutil 56. 58.100 / 56. 58.100
libavcodec 58.100.100 / 58.100.100
...[此处省略一大堆内容]
2. 配置及训练
在开始第二部分内容前，请确保电脑的虚拟内存设置到 30G 以上，并且最好设置在固态硬盘。具体设置方法请自行上网搜索。
2.1 关于兼容 4.0 模型的问题
可以通过修改 4.0 模型的 config.json 对 4.0 的模型进行支持。需要在 config.json 的 model 字段中添加 speech_encoder 字段，具体如下：
"model":
{
# 省略其他内容
# "ssl_dim"，填256或者768，需要和下面"speech_encoder"匹配
"ssl_dim": 256,
# 说话人个数
"n_speakers": 200,
# 或者"vec768l12"，但请注意此项的值要和上面的"ssl_dim"相互匹配。即256对应vec256l9，768对应vec768l12。
"speech_encoder":"vec256l9"
# 如果不知道自己的模型是vec768l12还是vec256l9，可以看"gin_channels"字段的值来确认。
# 省略其他内容
}
2.2 预先下载的模型文件
2.2.1 必须项
以下编码器必须需选择一个使用：
"vec768l12"
"vec256l9"
"vec256l9-onnx"
"vec256l12-onnx"
"vec768l9-onnx"
"vec768l12-onnx"
"hubertsoft-onnx"
"hubertsoft"
"whisper-ppg"
"cnhubertlarge"
"dphubert"
"whisper-ppg-large"
1. 若使用 contentvec 作为声音编码器（推荐）
vec768l12（推荐）与vec256l9 需要该编码器
下载 contentvec ：checkpoint_best_legacy_500.pt。放在pretrain目录下。
或者下载下面的 ContentVec，大小只有 199MB，但效果相同
contentvec ：hubert_base.pt。将文件名改为checkpoint_best_legacy_500.pt后，放在pretrain目录下。(推荐下载这个)
2. 若使用 hubertsoft 作为声音编码器
soft vc hubert：hubert-soft-0d54a1f4.pt。放在pretrain目录下。
3. 若使用 Whisper-ppg 作为声音编码器
下载模型 medium.pt, 该模型适配whisper-ppg
下载模型 large-v2.pt, 该模型适配whisper-ppg-large
放在pretrain目录下。
4. 若使用 cnhubertlarge 作为声音编码器
下载模型 chinese-hubert-large-fairseq-ckpt.pt。放在pretrain目录下。
5. 若使用 dphubert 作为声音编码器
下载模型 DPHuBERT-sp0.75.pth。放在pretrain目录下。
6. 若使用 OnnxHubert/ContentVec 作为声音编码器
下载模型 MoeSS-SUBModel。放在pretrain目录下。
各编码器的详解
编码器名称
优点
缺点
vec768l12（最推荐）
最还原音色、有大型底模、支持响度嵌入
咬字能力较弱
vec256l9
貌似举不出特别的优点
不支持扩散模型
hubertsoft
咬字能力较强
音色泄露
whisper-ppg
咬字最强
音色泄露、显存占用高
2.2.2 预训练底模 (强烈建议使用)
预训练底模文件： G_0.pth D_0.pth。放在logs/44k目录下。
扩散模型预训练底模文件： model_0.pt。放在logs/44k/diffusion目录下。
扩散模型引用了DDSP-SVC的 Diffusion Model，底模与DDSP-SVC的扩散模型底模通用。
Note
提供 4.1 训练底模，需自行下载（需具备外网条件）
下载地址 1：Huggingface 下载 | D_0.pth | G_0.pth | model_0.pt | 下载完成后请对应并重命名为G_0.pth D_0.pth和model_0.pt。
下载地址 2：【百度网盘转存】 此处不更新，已经落后。
提供 3.0 训练底模，需自行下载
下载地址：【百度网盘转存】
2.2.3 可选项 (根据情况选择)
1. NSF-HIFIGAN
如果使用NSF-HIFIGAN增强器或浅层扩散的话，需要下载预训练的 NSF-HIFIGAN 模型（由OpenVPI提供），如果不需要可以不下载。
预训练的 NSF-HIFIGAN 声码器 ：2022.12 版：nsf_hifigan_20221211.zip；2024.02 版：nsf_hifigan_44.1k_hop512_128bin_2024.02.zip(推荐最新版)
解压后，将四个文件放在pretrain/nsf_hifigan目录下。
若下载 2024.02 版的声码器，需要将model.ckpt重命名为model，即去掉后缀。
2. RMVPE
如果使用rmvpeF0 预测器的话，需要下载预训练的 RMVPE 模型。
下载模型rmvpe.zip，目前首推该权重。
解压缩rmvpe.zip，并将其中的model.pt文件改名为rmvpe.pt并放在pretrain目录下。
3. FCPE(预览版)
FCPE (Fast Context-base Pitch Estimator) 是由 svc-develop-team 自主研发的一款全新的 F0 预测器，是一个为实时语音转换所设计的专用 F0 预测器，他将在未来成为 Sovits 实时语音转换的首选 F0 预测器。
如果使用 fcpe F0 预测器的话，需要下载预训练的 FCPE 模型。
下载模型 fcpe.pt
放在pretrain目录下。
2.3 数据集准备
获取音乐素材，尽量下载同一个歌手的高保真及以上品质的音频，这样分离出来的人声音域细节会更全面一些。
使用VocalRemover或其他人声分离工具获得纯人声，不过得到的人声中通常也有和声、哼唱、变声等。
按照以下文件结构将数据集放入 dataset_raw 目录，规整所有wav的名字，只能有英文、数字以及windows允许的特殊符号。
dataset_raw
├───speaker0
│ ├───xxx1-xxx1.wav
│ ├───...
│ └───Lxx-0xx8.wav
└───speaker1
├───xx2-0xxx2.wav
├───...
└───xxx7-xxx007.wav
可以自定义说话人名称，说话人名称与wav规则相同。
dataset_raw
└───suijiSUI
├───1.wav
├───...
└───25788785-20221210-200143-856_01_(Vocals)_0_0.wav
2.4 数据预处理（详情会单开文档说明）
2.4.0 音频切片
将音频切片至5s - 15s, 稍微长点也无伤大雅，实在太长可能会导致训练中途甚至预处理就爆显存。
可以使用 audio-slicer-GUI | audio-slicer-CLI 进行辅助切片。一般情况下只需调整其中的 Minimum Interval，普通说话素材通常保持默认即可，歌唱素材可以调整至 100 甚至 50。
切完之后请手动处理过长（大于 15 秒）或过短（小于 4 秒）的音频，过短的音频可以多段拼接，过长的音频可以手动切分。
如果你使用 Whisper-ppg 声音编码器进行训练，所有的切片长度必须小于 30s
2.4.1 重采样至 44100Hz 单声道
使用下面的命令（若已经经过响度匹配，请跳过该行看下面的 NOTE）：
python resample.py
Note
虽然本项目拥有重采样、转换单声道与响度匹配的脚本 resample.py，但是默认的响度匹配是匹配到 0db。这可能会造成音质的受损。而 python 的响度匹配包 pyloudnorm 无法对电平进行压限，这会导致爆音。所以建议可以考虑使用专业声音处理软件如 Adobe Audition 等软件做响度匹配处理。此处也可以使用我写的一个响度匹配工具 Loudness Matching Tool 进行处理。若已经使用其他软件做响度匹配，可以在运行上述命令时添加 --skip_loudnorm 跳过响度匹配步骤。如：
python resample.py --skip_loudnorm
2.4.2 自动划分训练集、验证集，以及自动生成配置文件
使用下面的命令（若需要响度嵌入，请跳过该行看下面的使用响度嵌入）：
python preprocess_flist_config.py --speech_encoder vec768l12
speech_encoder 拥有以下七个选择，具体讲解请看 2.2.1 必须项及各编码器的详解。如果省略 speech_encoder 参数，默认值为 vec768l12。
vec768l12
vec256l9
hubertsoft
whisper-ppg
whisper-ppg-large
cnhubertlarge
dphubert
使用响度嵌入
使用响度嵌入后训练出的模型将匹配到输入源响度，否则为训练集响度。（可简单理解为训练后模型的音量会与数据集匹配，否则会与底模匹配）
若使用响度嵌入，需要增加--vol_aug参数，比如：
python preprocess_flist_config.py --speech_encoder vec768l12 --vol_aug
2.4.3 配置文件按需求修改
config.json
vocoder_name: 选择一种声码器，默认为nsf-hifigan
log_interval：多少步输出一次日志，默认为 200
eval_interval：多少步进行一次验证并保存一次模型，默认为 800
epochs：训练总轮数，默认为 10000，达到此轮数后将自动停止训练
learning_rate：学习率，建议保持默认值不要改
batch_size：单次训练加载到 GPU 的数据量，调整到低于显存容量的大小即可（单位：个，即数据集中的wav个数）
all_in_mem：加载所有数据集到内存中，某些平台的硬盘 IO 过于低下、同时内存容量 远大于 数据集体积时可以启用
keep_ckpts：训练时保留最后几个模型，0为保留所有，默认只保留最后3个
声码器列表
nsf-hifigan
nsf-snake-hifigan
diffusion.yaml
cache_all_data：加载所有数据集到内存中，某些平台的硬盘 IO 过于低下、同时内存容量 远大于 数据集体积时可以启用（注：至少还得预留1-2G内存给操作系统）
duration：训练时音频切片时长，可根据显存大小调整，注意，该值必须小于训练集内音频的最短时间！
batch_size：单次训练加载到 GPU 的数据量，调整到低于显存容量的大小即可（单位：个，即数据集中的wav个数）
timesteps : 扩散模型总步数，默认为 1000。完整的高斯扩散一共 1000 步
k_step_max : 训练时可仅训练 k_step_max 步扩散以节约训练时间，注意，该值必须小于timesteps，0 为训练整个扩散模型，注意，如果不训练整个扩散模型将无法使用仅扩散模型推理！
2.4.3 生成 hubert 与 f0
使用下面的命令（若需要训练浅扩散，请跳过该行看下面的浅扩散）：
# 下面的命令使用了rmvpe作为f0预测器，你可以手动进行修改
python preprocess_hubert_f0.py --f0_predictor rmvpe
f0_predictor 拥有六个选择，部分 f0 预测器需要额外下载预处理模型，具体请参考 2.2.3 可选项 (根据情况选择)
crepe
dio
pm
harvest
rmvpe（推荐！）
fcpe
各个 f0 预测器的优缺点
预测器
优点
缺点
pm
速度快，占用低
容易出现哑音
crepe
基本不会出现哑音
显存占用高，自带均值滤波，因此可能会出现跑调
dio
-
可能跑调
harvest
低音部分有更好表现
其他音域就不如别的算法了
rmvpe
六边形战士，目前最完美的预测器
几乎没有缺点（极端长低音可能会出错）
fcpe
SVC 开发组自研，目前最快的预测器，且有不输 crepe 的准确度
-
Note
如果训练集过于嘈杂，请使用 crepe 处理 f0
如果省略 f0_predictor 参数，默认值为 rmvpe
若需要浅扩散功能（可选），需要增加--use_diff 参数，比如:
# 下面的命令使用了rmvpe作为f0预测器，你可以手动进行修改
python preprocess_hubert_f0.py --f0_predictor rmvpe --use_diff
执行完以上步骤后生成的 dataset 目录便是预处理完成的数据，此时你可以按需删除 dataset_raw 文件夹了。
2.5 训练
2.5.1 主模型训练（必须）
使用下面的命令训练主模型，训练暂停后也可使用下面的命令继续训练。
python train.py -c configs/config.json -m 44k
2.5.2 扩散模型（可选）
So-VITS-SVC 4.1 的一个重大更新就是引入了浅扩散 (Shallow Diffusion) 机制，将 SoVITS 的原始输出音频转换为 Mel 谱图，加入噪声并进行浅扩散处理后经过声码器输出音频。经过测试，原始输出音频在经过浅扩散处理后可以显著改善电音、底噪等问题，输出质量得到大幅增强。
尚若需要浅扩散功能，需要训练扩散模型，训练前请确保你已经下载并正确放置好了 NSF-HIFIGAN （参考 2.2.3 可选项）,并且预处理生成 hubert 与 f0 时添加了 --use_diff 参数（参考 2.4.3 生成 hubert 与 f0）
扩散模型训练方法为:
python train_diff.py -c configs/diffusion.yaml
模型训练结束后，模型文件保存在logs/44k目录下，扩散模型在logs/44k/diffusion下。
简单来说，即SVC在使用模型推理出的音频，会被当做输入使用扩散模型做进一步推理，此操作可大幅提高输出质量。
Important
模型怎样才算训练好了？
这是一个非常无聊且没有意义的问题。就好比上来就问老师我家孩子怎么才能学习好，除了你自己，没有人能回答这个问题。
模型的训练关联于你的数据集质量、时长，所选的编码器、f0 算法，甚至一些超自然的玄学因素，即便你有一个成品模型，最终的转换效果也要取决于你的输入源以及推理参数。这不是一个线性的的过程，之间的变量实在是太多，所以你非得问“为什么我的模型出来不像啊”、“模型怎样才算训练好了”这样的问题，我只能说 WHO F**KING KNOWS?
但也不是一点办法没有，只能烧香拜佛了。我不否认烧香拜佛当然是一个有效的手段，但你也可以借助一些科学的工具，例如 Tensorboard 等，下方 2.5.3 就将教你怎么通过看 Tensorboard 来辅助了解训练状态，当然，最强的辅助工具其实长在你自己身上，一个声学模型怎样才算训练好了? 塞上耳机，让你的耳朵告诉你吧。
Epoch 和 Step 的关系：
训练过程中会根据你在 config.json 中设置的保存步数（默认为 800 步，与 eval_interval 的值对应）保存一次模型。 请严格区分轮数 (Epoch) 和步数 (Step)：1 个 Epoch 代表训练集中的所有样本都参与了一次学习，1 Step 代表进行了一步学习，由于 batch_size 的存在，每步学习可以含有数条样本，因此，Epoch 和 Step 的换算如下：
数据集条数𝐸𝑝𝑜𝑐ℎ=𝑆𝑡𝑒𝑝(数据集条数÷𝑏𝑎𝑡𝑐ℎ𝑠𝑖𝑧𝑒)
例如：数据集总共有600个wav，batchsize=10，即每次加载10个wav到GPU训练。则Step就为60，即每一轮有60步。
训练默认 10000 轮后结束（可以通过修改config.json中的epoch字段的数值来增加或减小上限），但正常训练通常只需要数百轮即可有较好的效果。当你觉得训练差不多完成了，可以在训练终端按 Ctrl + C 中断训练。中断后只要没有重新预处理训练集，就可以 从最近一次保存点继续训练。
2.5.3 Tensorboard
你可以用 Tensorboard 来查看训练过程中的损失函数值 (loss) 趋势，试听音频，从而辅助判断模型训练状态。但是，就 So-VITS-SVC 这个项目而言，损失函数值(loss)并没有什么实际参考意义（你不用刻意对比研究这个值的高低），真正有参考意义的还是推理后靠你的耳朵来听！
使用下面的命令打开 Tensorboard：
tensorboard --logdir=./logs/44k
Tensorboard 是根据训练时默认每 200 步的评估生成日志的，如果训练未满 200 步，则 Tensorboard 中不会出现任何图像。200 这个数值可以通过修改 config.json 中的 log_interval 值来修改。
Losses 详解
你不需要理解每一个 loss 的具体含义，大致来说：
loss/g/f0、loss/g/mel 和 loss/g/total 应当是震荡下降的，并最终收敛在某个值
loss/g/kl 应当是低位震荡的
loss/g/fm 应当在训练的中期持续上升，并在后期放缓上升趋势甚至开始下降
Important
✨ 观察 losses 曲线的趋势可以帮助你判断模型的训练状态。但 losses 并不能作为判断模型训练状态的唯一参考，甚至它的参考价值其实并不大，你仍需要通过自己的耳朵来判断模型是否训练好了。
Warning
对于小数据集（30 分钟甚至更小），在加载底模的情况下，不建议训练过久，这样是为了尽可能利用底模的优势。数千步甚至数百步就能有最好的结果。
Tensorboard 中的试听音频是根据你的验证集生成的，无法代表模型最终的表现。
3. 推理
✨ 推理时请先准备好需要推理的干声，确保干声无底噪/无混响/质量较好。你可以使用 UVR5 进行处理,得到干声。此外，我也制作了一个 UVR5 人声分离教程。
3.1 命令行推理
使用 inference_main.py 进行推理
# 例
python inference_main.py -m "logs/44k/G_30400.pth" -c "configs/config.json" -n "你的推理音频.wav" -t 0 -s "speaker"
必填项部分：
-m | --model_path：模型路径
-c | --config_path：配置文件路径
-n | --clean_names：wav 文件名列表，放在 raw 文件夹下
-t | --trans：音高调整，支持正负（半音）
-s | --spk_list：合成目标说话人名称
-cl | --clip：音频强制切片，默认 0 为自动切片，单位为秒/s。
Note
音频切片
推理时，切片工具会将上传的音频根据静音段切分为数个小段，分别推理后合并为完整音频。这样做的好处是小段音频推理显存占用低，因而可以将长音频切分推理以免爆显存。切片阈值参数控制的是最小满刻度分贝值，低于这个值将被切片工具视为静音并去除。因此，当上传的音频比较嘈杂时，可以将该参数设置得高一些（如 -30），反之，可以将该值设置得小一些（如 -50）避免切除呼吸声和细小人声。
开发团队近期的一项测试表明，较小的切片阈值（如-50）会改善输出的咬字，至于原理暂不清楚。
强制切片 -cl | --clip
推理时，切片工具会将上传的音频根据静音段切分为数个小段，分别推理后合并为完整音频。但有时当人声过于连续，长时间不存在静音段时，切片工具也会相应切出来过长的音频，容易导致爆显存。自动音频切片功能则是设定了一个最长音频切片时长，初次切片后，如果存在长于该时长的音频切片，将会被按照该时长二次强制切分，避免了爆显存的问题。
强制切片可能会导致音频从一个字的中间切开，分别推理再合并时可能会存在人声不连贯。你需要在高级设置中设置强制切片的交叉淡入长度来避免这一问题。
可选项部分：部分具体见下一节
-lg | --linear_gradient：两段音频切片的交叉淡入长度，如果强制切片后出现人声不连贯可调整该数值，如果连贯建议采用默认值 0，单位为秒
-f0p | --f0_predictor：选择 F0 预测器，可选择 crepe,pm,dio,harvest,rmvpe,fcpe, 默认为 pm（注意：crepe 为原 F0 使用均值滤波器），不同 F0 预测器的优缺点请 参考 2.4.3 中的 F0 预测器的优缺点
-a | --auto_predict_f0：语音转换自动预测音高，转换歌声时不要打开这个会严重跑调
-cm | --cluster_model_path：聚类模型或特征检索索引路径，留空则自动设为各方案模型的默认路径，如果没有训练聚类或特征检索则随便填
-cr | --cluster_infer_ratio：聚类方案或特征检索占比，范围 0-1，若没有训练聚类模型或特征检索则默认 0 即可
-eh | --enhance：是否使用 NSF_HIFIGAN 增强器，该选项对部分训练集少的模型有一定的音质增强效果，但是对训练好的模型有反面效果，默认关闭
-shd | --shallow_diffusion：是否使用浅层扩散，使用后可解决一部分电音问题，默认关闭，该选项打开时，NSF_HIFIGAN 增强器将会被禁止
-usm | --use_spk_mix：是否使用角色融合/动态声线融合
-lea | --loudness_envelope_adjustment：输入源响度包络替换输出响度包络融合比例，越靠近 1 越使用输出响度包络
-fr | --feature_retrieval：是否使用特征检索，如果使用聚类模型将被禁用，且 cm 与 cr 参数将会变成特征检索的索引路径与混合比例
Note
聚类模型/特征检索混合比例 -cr | --cluster_infer_ratio
该参数控制的是使用聚类模型/特征检索模型时线性参与的占比。聚类模型和特征检索均可以有限提升音色相似度，但带来的代价是会降低咬字准确度（特征检索的咬字比聚类稍好一些）。该参数的范围为 0-1, 0 为不启用，越靠近 1, 则音色越相似，咬字越模糊。
聚类模型和特征检索共用这一参数，当加载模型时使用了何种模型，则该参数控制何种模型的混合比例。
注意，当未加载聚类模型或特征检索模型时，请保持该参数为 0，否则会报错。
浅扩散设置：
-dm | --diffusion_model_path：扩散模型路径
-dc | --diffusion_config_path：扩散模型配置文件路径
-ks | --k_step：扩散步数，越大越接近扩散模型的结果，默认 100
-od | --only_diffusion：纯扩散模式，该模式不会加载 sovits 模型，以扩散模型推理
-se | --second_encoding：二次编码，浅扩散前会对原始音频进行二次编码，玄学选项，有时候效果好，有时候效果差
Note
关于浅扩散步数 -ks | --k_step
完整的高斯扩散为 1000 步，当浅扩散步数达到 1000 步时，此时的输出结果完全是扩散模型的输出结果，So-VITS 模型将被抑制。浅扩散步数越高，越接近扩散模型输出的结果。如果你只是想用浅扩散去除电音底噪，尽可能保留 So-VITS 模型的音色，浅扩散步数可以设定为 30-50
Warning
如果使用 whisper-ppg 声音编码器进行推理，需要将 --clip 设置为 25，-lg 设置为 1。否则将无法正常推理。
3.2 webUI 推理
使用以下命令打开 webui 界面，上传模型并且加载，按照说明按需填写推理，上传推理音频，开始推理。
参数具体的推理参数的详解和上面的 3.1 命令行推理 参数一致，只不过搬到了交互式界面上去，并且附有简单的说明。
python webUI.py
Warning
请务必查看 命令行推理 以了解具体参数的含义。并且请特别注意 NOTE 和 WARNING 中的提醒！
webUI 中还内置了 文本转语音 功能：
文本转语音使用微软的 edge_TTS 服务生成一段原始语音，再通过 So-VITS 将这段语音的声线转换为目标声线。So-VITS 只能实现歌声转换 (SVC) 功能，没有任何 原生 的文本转语音 (TTS) 功能！由于微软的 edge_TTS 生成的语音较为僵硬，没有感情，所有转换出来的音频当然也会这一。如果你需要有感情的 TTS 功能，请移步 GPT-SoVITS 项目。
目前文本转语音共支持 55 种语言，涵盖了大部分常见语言。程序会根据文本框内输入的文本自动识别语言并转换。
自动识别只能识别到语种，而某些语种可能涵盖不同的口音，说话人，如果使用了自动识别，程序会从符合该语种和指定性别的说话人种随机挑选一个来转换。如果你的目标语种说话人口音比较多（例如英语），建议手动指定一个口音的说话人。如果手动指定了说话人，则先前手动选择的性别会被抑制。
4. 增强效果的可选项
✨ 如果前面的效果已经满意，或者没看明白下面在讲啥，那后面的内容都可以忽略，不影响模型使用(这些可选项影响比较小，可能在某些特定数据上有点效果，但大部分情况似乎都感知不太明显)
4.1 自动 f0 预测
模型训练过程会训练一个 f0 预测器，是一个自动变调的功能，可以将模型音高匹配到推理源音高，用于说话声音转换时可以打开，能够更好匹配音调。但转换歌声时请不要启用此功能！！！会严重跑调！！
命令行推理：在 inference_main 中设置 auto_predict_f0 为 true 即可
webUI 推理：勾选相应选项即可
4.2 聚类音色泄漏控制
聚类方案可以减小音色泄漏，使得模型训练出来更像目标的音色（但其实不是特别明显），但是单纯的聚类方案会降低模型的咬字（会口齿不清）（这个很明显），本模型采用了融合的方式，可以线性控制聚类方案与非聚类方案的占比，也就是可以手动在"像目标音色" 和 "咬字清晰" 之间调整比例，找到合适的折中点。
使用聚类前面的已有步骤不用进行任何的变动，只需要额外训练一个聚类模型，虽然效果比较有限，但训练成本也比较低。
训练方法：
# 使用CPU训练：
python cluster/train_cluster.py
# 或者使用GPU训练：
python cluster/train_cluster.py --gpu
训练结束后，模型的输出会在 logs/44k/kmeans_10000.pt
命令行推理过程：
inference_main.py 中指定 cluster_model_path
inference_main.py 中指定 cluster_infer_ratio，0为完全不使用聚类，1为只使用聚类，通常设置0.5即可
webUI 推理过程：
上传并加载聚类模型
设置聚类模型/特征检索混合比例，0-1 之间，0 即不启用聚类/特征检索。使用聚类/特征检索能提升音色相似度，但会导致咬字下降（如果使用建议 0.5 左右）
4.3 特征检索
跟聚类方案一样可以减小音色泄漏，咬字比聚类稍好，但会降低推理速度，采用了融合的方式，可以线性控制特征检索与非特征检索的占比。
训练过程：需要在生成 hubert 与 f0 后执行：
python train_index.py -c configs/config.json
训练结束后模型的输出会在 logs/44k/feature_and_index.pkl
命令行推理过程：
需要首先制定 --feature_retrieval，此时聚类方案会自动切换到特征检索方案
inference_main.py 中指定 cluster_model_path 为模型输出文件
inference_main.py 中指定 cluster_infer_ratio，0为完全不使用特征检索，1为只使用特征检索，通常设置0.5即可
webUI 推理过程：
上传并加载聚类模型
设置聚类模型/特征检索混合比例，0-1 之间，0 即不启用聚类/特征检索。使用聚类/特征检索能提升音色相似度，但会导致咬字下降（如果使用建议 0.5 左右）
4.4 声码器微调
在 So-VITS 中使用扩散模型时，经过扩散模型增强的 Mel 谱图会经过声码器（Vocoder）输出为最终音频。声码器在其中对输出音频的音质起到了决定性的作用。So-VITS-SVC 目前使用的是 NSF-HiFiGAN 社区声码器，实际上，你也可以用你自己的数据集对该声码器模型进行微调训练，在 So-VITS 的 扩散流程 中使用微调后的声码器，使其更符合你的模型任务。
SingingVocoders 项目提供了对声码器的微调方法，在 Diffusion-SVC 项目中，使用微调声码器可以使输出音质得到大幅增强。你也可以自行使用自己的数据集训练一个微调声码器，并在本整合包中使用。
使用 SingingVocoders 训练一个微调声码器，并获得其模型和配置文件
将模型和配置文件放置在 pretrain/{微调声码器名称}/ 下
修改对应模型的扩散模型配置文件diffusion.yaml中的如下内容：
vocoder:
ckpt: pretrain/nsf_hifigan/model.ckpt # 此行是你的微调声码器的模型路径
type: nsf-hifigan # 此行是微调声码器的类型，如果不知道请不要修改
按照 3.2 webui 推理，上传扩散模型和修改后的扩散模型配置文件，即可使用微调声码器。
Warning
目前仅 NSF-HiFiGAN 声码器支持微调
4.5 各模型保存的目录
截止上文，一共能够训练的 4 种模型都已经讲完了，下表总结为这四种模型和配置文件的总结。
webUI 中除了能够上传模型进行加载以外，也可以读取本地模型文件。你只需将下表这些模型先放入到一个文件夹内，再将该文件夹放到 trained 文件夹内，点击“刷新本地模型列表”，即可被 webUI 识别到。然后手动选择需要加载的模型进行加载即可。注意：本地模型自动加载可能无法正常加载下表中的（可选）模型。
文件
文件名及后缀
存放位置
So-VITS 模型
G_xxxx.pth
logs/44k
So-VITS 模型配置文件
config.json
configs
扩散模型（可选）
model_xxxx.pt
logs/44k/diffusion
扩散模型配置文件（可选）
diffusion.yaml
configs
Kmeans 聚类模型（可选）
kmeans_10000.pt
logs/44k
特征索引模型（可选）
feature_and_index.pkl
logs/44k
5.其他可选功能
✨ 此部分相较于前面的其他部分，重要性更低。除了 5.1 模型压缩 是一个较为方便的功能以外，其余可选功能用到的概率较低，故此处仅参考官方文档并加以简单描述。
5.1 模型压缩
生成的模型含有继续训练所需的信息。如果确认不再训练，可以移除模型中此部分信息，得到约 1/3 大小的最终模型。
使用 compress_model.py
# 例如，我想压缩一个在logs/44k/目录下名字为G_30400.pth的模型，并且配置文件为configs/config.json，可以运行如下命令
python compress_model.py -c="configs/config.json" -i="logs/44k/G_30400.pth" -o="logs/44k/release.pth"
# 压缩后的模型保存在logs/44k/release.pth
Warning
注意：压缩后的模型无法继续训练！
5.2 声线混合
5.2.1 静态声线混合
参考 webUI.py 文件中，小工具/实验室特性的静态声线融合。
该功能可以将多个声音模型合成为一个声音模型(多个模型参数的凸组合或线性组合)，从而制造出现实中不存在的声线。
注意：
该功能仅支持单说话人的模型
如果强行使用多说话人模型，需要保证多个模型的说话人数量相同，这样可以混合同一个 SpaekerID 下的声音
保证所有待混合模型的 config.json 中的 model 字段是相同的
输出的混合模型可以使用待合成模型的任意一个 config.json，但聚类模型将不能使用
批量上传模型的时候最好把模型放到一个文件夹选中后一起上传
混合比例调整建议大小在 0-100 之间，也可以调为其他数字，但在线性组合模式下会出现未知的效果
混合完毕后，文件将会保存在项目根目录中，文件名为 output.pth
凸组合模式会将混合比例执行 Softmax 使混合比例相加为 1，而线性组合模式不会
5.2.2 动态声线混合
参考 spkmix.py 文件中关于动态声线混合的介绍
角色混合轨道编写规则：
角色 ID : [[起始时间 1, 终止时间 1, 起始数值 1, 起始数值 1], [起始时间 2, 终止时间 2, 起始数值 2, 起始数值 2]]
起始时间和前一个的终止时间必须相同，第一个起始时间必须为 0，最后一个终止时间必须为 1 （时间的范围为 0-1）
全部角色必须填写，不使用的角色填[[0., 1., 0., 0.]]即可
融合数值可以随便填，在指定的时间段内从起始数值线性变化为终止数值，内部会自动确保线性组合为 1（凸组合条件），可以放心使用
命令行推理的时候使用 --use_spk_mix 参数即可启用动态声线混合。webUI 推理时勾选“动态声线融合”选项框即可。
5.3 Onnx 导出
使用 onnx_export.py。目前 onnx 模型只有 MoeVoiceStudio 需要使用到。更详细的操作和使用方法请移步 MoeVoiceStudio 仓库说明。
新建文件夹：checkpoints 并打开
在checkpoints文件夹中新建一个文件夹作为项目文件夹，文件夹名为你的项目名称，比如aziplayer
将你的模型更名为model.pth，配置文件更名为config.json，并放置到刚才创建的aziplayer文件夹下
将 onnx_export.py 中path = "NyaruTaffy" 的 "NyaruTaffy" 修改为你的项目名称，path = "aziplayer" (onnx_export_speaker_mix，为支持角色混合的onnx导出)
运行 python onnx_export.py
等待执行完毕，在你的项目文件夹下会生成一个model.onnx，即为导出的模型
注意：Hubert Onnx 模型请使用 MoeVoiceStudio 提供的模型，目前无法自行导出（fairseq 中 Hubert 有不少 onnx 不支持的算子和涉及到常量的东西，在导出时会报错或者导出的模型输入输出 shape 和结果都有问题）
6. 简单混音处理及成品导出
使用音频宿主软件处理推理后音频，请参考 配套视频教程 或其他更专业的混音教程。
附录：常见报错的解决办法
✨ 部分报错及解决方法，来自 羽毛布団 大佬的 相关专栏 | 相关文档
关于爆显存
如果你在终端或 WebUI 界面的报错中出现了这样的报错:
OutOfMemoryError: CUDA out of memory.Tried to allocate XX GiB (GPU O: XX GiB total capacity; XX GiB already allocated; XX MiB Free: XX GiB reserved in total by PyTorch)
不要怀疑，你的显卡显存或虚拟内存不够用了。以下是 100%解决问题的解决方法，照着做必能解决。请不要再在各种地方提问这个问题了
在报错中找到 XX GiB already allocated 之后，是否显示 0 bytes free，如果是 0 bytes free 那么看第 2，3，4 步，如果显示 XX MiB free 或者 XX GiB free，看第 5 步
如果是预处理的时候爆显存:
换用对显存占用友好的 f0 预测器 (友好度从高到低: pm >= harvest >= rmvpe ≈ fcpe >> crepe)，建议首选 rmvpe 或 fcpe
多进程预处理改为 1
如果是训练的时候爆显存
检查数据集有没有过长的切片（20 秒以上）
调小批量大小 (batch size)
更换一个占用低的项目
去 AutoDL 等云算力平台上面租一张大显存的显卡跑
如果是推理的时候爆显存:
推理源 (千声) 不干净 (有残留的混响，伴奏，和声)，导致自动切片切不开。提取干声最佳实践请参考 UVR5 歌曲人声分离教程
调大切片阈值 (比如-40 调成-30，再大就不建议了，你也不想唱一半就被切一刀吧)
设置强制切片，从 60 秒开始尝试，每次减小 10 秒，直到能成功推理
使用 cpu 推理，速度会很慢但是不会爆显存
如果显示仍然有空余显存却还是爆显存了，是你的虚拟内存不够大，调整到至少 50G 以上
安装依赖时出现的相关报错
1. 安装 CUDA=11.7 的 Pytorch 时报错
ERROR: Package 'networkx' requires a different Python: 3.8.9 not in '>=3.9
解决方法有两种：
升级 python 至 3.9（但可能造成不稳定）
保持 python 版本不变，先 pip install networkx==3.0 之后再进行 Pytorch 的安装。
2. 依赖找不到导致的无法安装
出现类似以下报错时：
ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement librosa==0.9.1 (from versions: none)
ERROR: No matching distribution found for librosa==0.9.1
# 报错的主要特征是
No matching distribution found for xxxxx
Could not find a version that satisfies the requirement xxxx
具体解决方法为：更换安装源。手动安装这一依赖时添加下载源，以下是两个常用的镜像源地址
清华大学：https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
阿里云：http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple
使用 pip install [包名称] -i [下载源地址] ，例如我想在阿里源下载 librosa 这个依赖，并且要求依赖版本是 0.9.1，那么应该在 cmd 中输入以下命令：
pip install librosa==0.9.1 -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple
数据集预处理和模型训练时的相关报错
1. 报错：UnicodeDecodeError: 'utf-8' codec can't decode byte 0xd0 in position xx
数据集文件名中不要包含中文或日文等非西文字符，特别注意中文括号，逗号，冒号，分号，引号等等都是不行的。改完名字一定要重新预处理，然后再进行训练！！！
2. 报错：The expand size of the tensor (768) must match the existing size (256) at non-singleton dimension 0.
把 dataset/44k 下的内容全部删了，重新走一遍预处理流程
3. 报错：RuntimeError: DataLoader worker (pid(s) 13920) exited unexpectedly
raise RuntimeError(f'DataLoader worker (pid(s) {pids_str}) exited unexpectedly') from e
RuntimeError: DataLoader worker (pid(s) 13920) exited unexpectedly
调小 batchsize 值，调大虚拟内存，重启电脑清理显存，直到 batchsize 值和虚拟内存合适不报错为止
4. 报错：torch.multiprocessing.spawn.ProcessExitedException: process 0 terminated with exit code 3221225477
调大虚拟内存，调小 batchsize 值，直到 batchsize 值和虚拟内存合适不报错为止
5. 报错：AssertionError: CPU training is not allowed.
没有解决方法：非 N 卡跑不了。（也不是完全跑不了，但如果你是纯萌新的话，那我的回答确实就是：跑不了）
6. 报错：FileNotFoundError: No such file or directory: 'pretrain/rmvpe.pt'
运行python preprocess_hubert_f0.py --f0_predictor rmvpe --use_diff 后出现 FileNotFoundError: No such file or directory: 'pretrain/rmvpe.pt'
因为官方更新了 rmvpe 预处理器来处理 f0，请参考教程文档 #2.2.3 下载预处理模型rmvpe.pt并放到对应位置。
7. 报错：页面文件太小，无法完成操作。
调大虚拟内存，具体的方法各种地方一搜就能搜到，不展开了
使用 WebUI 时相关报错
1. webUI 启动或加载模型时：
启动 webUI 时报错：ImportError: cannot import name 'Schema' from 'pydantic'
webUI 加载模型时报错：AttributeError("'Dropdown' object has no attribute 'update'")
凡是报错中涉及到 fastapi, gradio, pydantic 这三个依赖的报错
解决方法：
需限制部分依赖版本，在安装完 requirements_win.txt 后，在 cmd 中依次输入以下命令以更新依赖包：
pip install --upgrade fastapi==0.84.0
pip install --upgrade gradio==3.41.2
pip install --upgrade pydantic==1.10.12
2. 报错：Given groups=1, weight of size [xxx, 256, xxx], expected input[xxx, 768, xxx] to have 256 channels, but got 768 channels instead 或 报错: 配置文件中的编码器与模型维度不匹配
原因：v1 分支的模型用了 vec768 的配置文件，如果上面报错的 256 的 768 位置反过来了那就是 vec768 的模型用了 v1 的配置文件。
解决方法：检查配置文件中的 ssl_dim 一项，如果这项是 256，那你的 speech_encoder 应当修改为 vec256|9，如果是 768，则是 vec768|12
详细修改方法请参考 #2.1
3. 报错：'HParams' object has no attribute 'xxx'
无法找到音色，一般是配置文件和模型没对应，打开配置文件拉到最下面看看有没有你训练的音色