Sovits 项目使用教程
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/so/Sovits 1. 项目介绍
Sovits 是一个基于 Soft-VC 和 VITS 的任意对一声音转换项目。它通过将 VITS 中的 TextEncoder 的词嵌入替换为 Soft-VC 中 ContentEncoder 的输出，实现了无需并行数据即可进行任意声音转换。此外，Sovits2 利用 StarGANv2-VC 中的 f0 模型来获取输入音频的基本频率特征，并将其传递给 VITS 的编码器，从而提高声音质量。
2. 项目快速启动
环境准备
在开始之前，请确保你的环境中已安装以下依赖：
- Python 3.x
- pip
- torch
使用以下命令安装必要的 Python 包：
pip install -r requirements.txt
数据准备
准备音频数据集，音频应为单声道，采样率为 22050 Hz 的 wav 文件。数据集目录结构如下：
wavs/
├── dev/
│ ├── LJ001-0001.wav
│ ├── ...
│ └── LJ050-0278.wav
└── train/
├── LJ002-0332.wav
├── ...
└── LJ047-0007.wav
提取语音单元
使用 ContentEncoder 提取音频中的语音单元：
cd path/to/hubert
python3 encode.py soft path/to/wavs/directory -o path/to/soft/directory -e .wav
生成训练和验证的文件列表，文件列表的格式如下：
- 单扬声器：
path/to/wav|path/to/unit
...
- 多扬声器：
path/to/wav|id|path/to/unit
...
训练模型
根据你的需求选择以下命令之一来训练模型：
- 单扬声器：
python train.py -c configs/config.json -m model_name
- 多扬声器：
python train_ms.py -c configs/config.json -m model_name
你也可以参考 train.ipynb 进行训练。
推断
推断的详细步骤请参考 inference.ipynb。
3. 应用案例和最佳实践
- 案例 1：使用 Sovits 实现语音转换，适用于游戏角色、动画角色或其他音频制作场景。
- 最佳实践：为了获得更好的转换效果，确保音频质量高，并且在训练时使用足够的训练数据。
4. 典型生态项目
- 项目 A：一个使用 Sovits 进行实时语音转换的 Web 应用。
- 项目 B：将 Sovits 集成到智能家居系统中，为不同设备提供个性化的语音反馈。