Diffusion-SVC: 基于扩散概率模型的高质量语音转换系统

Diffusion-SVC: 基于扩散概率模型的高质量语音转换系统

Diffusion-SVC是一个开源的语音转换项目,旨在通过扩散概率模型实现高质量的语音和歌声转换。该项目由GitHub用户CNChTu开发并维护,是DDSP-SVC项目的扩散模型部分的独立实现。Diffusion-SVC具有显存占用少、训练和推理速度快等优点,支持实时推理,并针对浅扩散和实时应用进行了专门的优化。

项目特点

1. 低资源需求:相比于其他知名的语音转换项目如Diff-SVC,Diffusion-SVC的显存占用更少,训练和推理速度更快。

2. 实时推理能力:在性能较强的GPU上可以实现实时推理。结合项目的naive模型进行浅扩散,即使是较弱的GPU也可以实时生成高质量音频。

3. 灵活的模型组合:可以方便地级联在其他声学模型之后进行浅扩散,以改善输出效果或降低性能占用。例如,可以在DDSP-SVC和本项目的naive模型后级联Diffusion-SVC,进一步减少所需的扩散步数并获得高质量输出。

4. 浅扩散优化:支持单独训练浅扩散所需的降噪步数,无需从高斯噪声开始完整的降噪过程,可以提高训练速度并改善质量。

5. 多种模型选择:提供了完整扩散模型、浅扩散模型和naive模型等多种选择,可根据需求灵活使用。

核心技术

Diffusion-SVC的核心是基于扩散概率模型的语音转换技术。扩散模型是一种生成模型,通过逐步去噪的过程来生成高质量的样本。在语音转换任务中,扩散模型可以逐步将输入的语音特征转换为目标说话人的语音特征,从而实现高质量的语音转换。

项目中的关键技术点包括:

1. 特征提取:使用ContentVec等预训练模型进行语音特征提取,为转换过程提供高质量的输入。

2. 扩散模型:实现了完整的扩散过程和浅扩散过程,可以根据需求选择不同的扩散深度。

3. Naive模型:一个轻量级的SVC模型,可以作为浅扩散的前级,提高整体效果。

4. 组合模型:将扩散模型和naive模型组合,实现更高效的浅扩散过程。

5. 多种推理方法:支持pndm、ddim、unipc和dpm-solver等多种扩散采样方法。

模型训练

Diffusion-SVC提供了灵活的训练选项:

1. 从头开始训练:可以使用自己的数据集从头开始训练模型。

2. 使用预训练模型:项目提供了多种预训练模型,包括完整扩散模型和浅扩散模型,可以在这些模型基础上进行微调,大大减少训练时间和资源需求。

3. 组合模型训练:推荐训练浅扩散模型+naive模型的组合,可以在较低的训练成本下获得比单纯完全扩散更好的效果。

训练过程的主要步骤包括:

1. 数据预处理:将音频数据转换为适合模型输入的格式。
2. 配置训练参数:根据需求设置网络结构、训练步数等参数。
3. 模型训练:使用预处理后的数据进行模型训练。
4. 验证和可视化:使用TensorBoard等工具监控训练过程,验证模型效果。

模型推理

Diffusion-SVC支持多种推理方式:

1. 非实时推理:使用训练好的模型对音频文件进行离线转换。

2. 实时推理:项目提供了GUI界面,支持实时语音转换。也可以配合rtvc项目实现实时推理。

3. 浅扩散推理:通过设置k_step参数,可以实现不同深度的浅扩散推理,平衡转换质量和推理速度。

4. Units索引(可选):类似于RVC和so-vits-svc项目的特征索引功能,可以提高转换质量,但会增加存储和CPU占用。

项目展望

Diffusion-SVC项目正在持续开发中,未来计划包括:

1. Diffusion SVC 2.0版本:即将发布的新版本将带来更多改进和新特性。

2. 多人底模:欢迎社区贡献训练的多人底模,以支持更多的语音风格。

3. 实时推理优化:进一步优化实时推理性能,提高在低端设备上的使用体验。

4. 更多特征提取器支持:计划支持更多种类的特征提取器,增加模型的适用性。

结语

Diffusion-SVC为语音转换领域带来了新的可能性。通过结合扩散模型和浅扩散技术,该项目在保证高质量转换效果的同时,大大降低了硬件需求,使得实时语音转换成为可能。无论是研究人员还是应用开发者,都可以基于这个开源项目进行进一步的探索和应用开发。

值得注意的是,在使用该技术时,需要遵守相关法律法规,确保只使用合法获得的授权数据进行模型训练,并且不将生成的音频用于非法目的。随着技术的不断发展,我们期待看到更多基于Diffusion-SVC的创新应用,为语音交互和内容创作领域带来更多可能性。