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so-vits-svc

虚拟歌声转换工具，提供丰富的自定义功能

SoftVC VITSSinging Voice Conversion开源项目人工智能模型语音合成Github热门

so-vits-svc是一个专注于虚拟歌声转换(SVC)的项目，不支持文本到语音(TTS)功能。该项目利用SoftVC内容编码器从源音频中提取语音特征，并通过VITS进行处理，保留了原始音频的音调和语调。此外，该项目还支持Whisper-PPG编码器和静态/动态声音融合等新功能。最新版本支持通过浅层扩散模型改善声音质量，为开发者提供了一个稳定的学习和实验平台，但不适用于商业生产环境。

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介绍相关项目

so-vits-svc 项目介绍

so-vits-svc 是一个开源的歌声转换项目,旨在实现将一个人的歌声转换为另一个人的歌声。该项目基于 SoftVC 内容编码器和 VITS 声码器,能够保留原始音频的音高和语调,实现高质量的歌声转换。

项目特点

  • 使用 SoftVC 内容编码器提取语音特征,无需转换为文本中间表示
  • 采用 VITS 作为声码器,并使用 NSF HiFiGAN 解决声音断续问题
  • 支持多种语音编码器选项,如 ContentVec、HuBERT、Whisper 等
  • 提供浅层扩散模型,可进一步提升音质
  • 支持静态/动态声音融合
  • 支持响度嵌入
  • 集成了 RVC 项目的特征检索功能

使用流程

  1. 准备数据集:将音频文件放入 dataset_raw 目录

  2. 数据预处理:

    • 对音频进行切片
    • 重采样为 44100Hz 单声道
    • 自动分割训练集和验证集
    • 生成 HuBERT 特征和 F0

  3. 模型训练:

    • 训练 so-vits-svc 主模型
    • 可选训练扩散模型

  4. 推理转换: 使用训练好的模型对新的音频进行歌声转换

注意事项

  • 项目仅供学习交流使用,不得用于商业或非法用途
  • 使用他人音频数据训练需获得授权,由此产生的问题由使用者承担
  • 转换结果需明确标注原始音频来源
  • 请遵守项目的使用条款和声明

so-vits-svc 为歌声转换提供了一个强大的开源框架,让更多人能够探索语音合成技术。项目仍在不断发展,欢迎感兴趣的开发者参与贡献。

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