SoftVC VITS Singing Voice Conversion

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✨ 改善了交互的一个分支推荐：34j/so-vits-svc-fork

✨ 支持实时转换的一个客户端：w-okada/voice-changer

📏 使用规约

Warning：请自行解决数据集授权问题，禁止使用非授权数据集进行训练！任何由于使用非授权数据集进行训练造成的问题，需自行承担全部责任和后果！与仓库、仓库维护者、svc develop team 无关！

本项目是基于学术交流目的建立，仅供交流与学习使用，并非为生产环境准备。
任何发布到视频平台的基于 sovits 制作的视频，都必须要在简介明确指明用于变声器转换的输入源歌声、音频，例如：使用他人发布的视频 / 音频，通过分离的人声作为输入源进行转换的，必须要给出明确的原视频、音乐链接；若使用是自己的人声，或是使用其他歌声合成引擎合成的声音作为输入源进行转换的，也必须在简介加以说明。
由输入源造成的侵权问题需自行承担全部责任和一切后果。使用其他商用歌声合成软件作为输入源时，请确保遵守该软件的使用条例，注意，许多歌声合成引擎使用条例中明确指明不可用于输入源进行转换！
继续使用视为已同意本仓库 README 所述相关条例，本仓库 README 已进行劝导义务，不对后续可能存在问题负责。
如将本仓库代码二次分发，或将由此项目产出的任何结果公开发表 (包括但不限于视频网站投稿)，请注明原作者及代码来源 (此仓库)。
如果将此项目用于任何其他企划，请提前联系并告知本仓库作者，十分感谢。

🆕 Update!

更新了4.0-v2模型，全部流程同4.0，相比4.0在部分场景下有一定提升，但也有些情况有退步，具体可移步4.0-v2分支

📝 模型简介

歌声音色转换模型，通过SoftVC内容编码器提取源音频语音特征，与F0同时输入VITS替换原本的文本输入达到歌声转换的效果。同时，更换声码器为 NSF HiFiGAN 解决断音问题

🆕 4.0 版本更新内容

特征输入更换为 Content Vec
采样率统一使用44100hz
由于更改了hop size等参数以及精简了部分模型结构，推理所需显存占用大幅降低，4.0版本44khz显存占用甚至小于3.0版本的32khz
调整了部分代码结构
数据集制作、训练过程和3.0保持一致，但模型完全不通用，数据集也需要全部重新预处理
增加了可选项 1：vc模式自动预测音高f0,即转换语音时不需要手动输入变调key，男女声的调能自动转换，但仅限语音转换，该模式转换歌声会跑调
增加了可选项 2：通过kmeans聚类方案减小音色泄漏，即使得音色更加像目标音色

💬 关于 Python 版本问题

我们在进行测试后，认为 Python 3.8.9 版本能够稳定地运行该项目

📥 预先下载的模型文件

必须项

contentvec ：checkpoint_best_legacy_500.pt
- 放在hubert目录下

# contentvec
http://obs.cstcloud.cn/share/obs/sankagenkeshi/checkpoint_best_legacy_500.pt
# 也可手动下载放在hubert目录

可选项(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

从svc-develop-team(待定)或任何其他地方获取

虽然底模一般不会引起什么版权问题，但还是请注意一下，比如事先询问作者，又或者作者在模型描述中明确写明了可行的用途

📊 数据集准备

仅需要以以下文件结构将数据集放入dataset_raw目录即可

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

dataset_raw
└───suijiSUI
    ├───1.wav
    ├───...
    └───25788785-20221210-200143-856_01_(Vocals)_0_0.wav

🛠️ 数据预处理

重采样至44100Hz单声道

python resample.py

自动划分训练集、验证集，以及自动生成配置文件

python preprocess_flist_config.py

生成hubert与f0

python preprocess_hubert_f0.py

执行完以上步骤后 dataset 目录便是预处理完成的数据，可以删除 dataset_raw 文件夹了

此时可以在生成的config.json修改部分参数

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
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

🏋️‍♀️ 训练

python train.py -c configs/config.json -m 44k

🤖 推理

使用 inference_main.py

# 例
python inference_main.py -m "logs/44k/G_30400.pth" -c "configs/config.json" -n "君の知らない物語-src.wav" -t 0 -s "nen"

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

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
-fmp | --f0_mean_pooling：是否对F0使用均值滤波器(池化)，对部分哑音有改善。注意，启动该选项会导致推理速度下降，默认关闭
-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：聚类模型路径，如果没有训练聚类则随便填
-cr | --cluster_infer_ratio：聚类方案占比，范围0-1，若没有训练聚类模型则默认0即可

🤔 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)

自动f0预测

4.0模型训练过程会训练一个f0预测器，对于语音转换可以开启自动音高预测，如果效果不好也可以使用手动的，但转换歌声时请不要启用此功能！！！会严重跑调！！

在inference_main中设置auto_predict_f0为true即可

聚类音色泄漏控制

介绍：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

训练过程：
- 使用cpu性能较好的机器训练，据我的经验在腾讯云6核cpu训练每个speaker需要约4分钟即可完成训练
- 执行python cluster/train_cluster.py ，模型的输出会在 logs/44k/kmeans_10000.pt
推理过程：
- inference_main中指定cluster_model_path
- inference_main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

F0均值滤波

介绍：对F0进行均值滤波，可以有效的减少因音高推测波动造成的哑音（由于混响或和声等造成的哑音暂时不能消除）。该功能在部分歌曲上提升巨大，如果歌曲推理后出现哑音可以考虑开启。

在inference_main中设置f0_mean_pooling为true即可

sovits4_for_colab.ipynb

[23/03/16] 不再需要手动下载hubert

📤 Onnx导出

使用 onnx_export.py

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"
运行 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

Onnx模型支持的UI

MoeSS
我去除了所有的训练用函数和一切复杂的转置，一行都没有保留，因为我认为只有去除了这些东西，才知道你用的是Onnx
注意：Hubert Onnx模型请使用MoeSS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） Hubert4.0

☀️ 旧贡献者

因为某些原因原作者进行了删库处理，本仓库重建之初由于组织成员疏忽直接重新上传了所有文件导致以前的contributors全部木大，现在在README里重新添加一个旧贡献者列表

某些成员已根据其个人意愿不将其列出

_MistEO

_XiaoMiku01

_しぐれ

_{TomoGaSukunai}

_Plachtaa

_zd小达

_凍聲響世

📚 一些法律条例参考

任何国家，地区，组织和个人使用此项目必须遵守以下法律

《民法典》

第一千零一十九条

任何组织或者个人不得以丑化、污损，或者利用信息技术手段伪造等方式侵害他人的肖像权。未经肖像权人同意，不得制作、使用、公开肖像权人的肖像，但是法律另有规定的除外。未经肖像权人同意，肖像作品权利人不得以发表、复制、发行、出租、展览等方式使用或者公开肖像权人的肖像。对自然人声音的保护，参照适用肖像权保护的有关规定。

第一千零二十四条

【名誉权】民事主体享有名誉权。任何组织或者个人不得以侮辱、诽谤等方式侵害他人的名誉权。

第一千零二十七条

【作品侵害名誉权】行为人发表的文学、艺术作品以真人真事或者特定人为描述对象，含有侮辱、诽谤内容，侵害他人名誉权的，受害人有权依法请求该行为人承担民事责任。行为人发表的文学、艺术作品不以特定人为描述对象，仅其中的情节与该特定人的情况相似的，不承担民事责任。

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