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so-vits-svc-fork学习资料汇总 - 支持实时转换的AI变声工具

RayRay
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so-vits-svc-fork学习资料汇总 - 支持实时转换的AI变声工具

so-vits-svc-fork是基于so-vits-svc项目的一个分支,它在原版基础上增加了实时语音转换支持,并大幅改进了用户界面。如果你对AI变声感兴趣,这个项目绝对值得一试。本文将为大家汇总so-vits-svc-fork的学习资源,帮助你快速上手这个强大的工具。

项目简介

so-vits-svc-fork在GitHub上开源,是一个基于VITS(Variational Inference with adversarial learning for end-to-end Text-to-Speech)的歌声转换AI模型。它的主要特点包括:

  • 支持实时语音转换
  • 集成了QuickVC的部分功能
  • 使用CREPE进行更精确的音高估计
  • 提供了GUI界面和统一的命令行接口
  • 训练速度提升约2倍
  • 可以通过pip一键安装使用

so-vits-svc-fork GUI

官方资源

  1. GitHub仓库 - 项目的主页,包含了完整的源代码和文档。

  2. 安装教程 - 详细的安装说明,支持多种安装方式。

  3. 使用文档 - 介绍了如何使用GUI和命令行进行推理和训练。

  4. Wiki - 包含了更多详细的参数说明和使用技巧。

  5. Discussions - 可以在这里提问、分享经验。

视频教程

  1. Nerdy Rodent的使用教程 - 详细介绍了so-vits-svc-fork的安装和使用方法。

预训练模型

  1. Hugging Face模型库 - 包含多个可直接使用的预训练模型。

  2. CIVITAI - 另一个找到预训练模型的好地方。

在线训练环境

如果你没有本地GPU,可以考虑使用以下在线环境:

  1. Google Colab Notebook

  2. Paperspace Notebook

其他资源

  1. Ultimate Vocal Remover - 用于去除背景音乐的工具,对数据集预处理很有帮助。

  2. pyannote.audio - 用于语音说话人分离的工具。

  3. CREPE - 更精确的音高估计工具。

通过以上资源,相信大家可以快速入门so-vits-svc-fork,开启AI变声的奇妙之旅。无论你是想制作有趣的变声视频,还是进行严肃的语音研究,这个工具都能满足你的需求。赶快开始尝试吧!

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