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ai声音训练一般多少步合适
3步。
准备数据集，训练模型，本地进行推理模型重绘歌曲。
1、准备数据集：声音模型对数据集的要求比较苛刻，因为声音越优质，越干净，效果一定越好。
所以没有杂音、没有乱七八糟的混响等等的干声是必须的，而且音域越广越好。
2、训练模型：因为声音模型训练是不会自动停止的，每几千步就会给你保存一个模型，所以我们可以让他自动保存最新的10个模型让我们来选一个最好的。
3、本地进行推理模型重绘歌曲：声音重绘的原理是用模型的音色替换人声，所以正常我们想替歌声的话，是需要把伴奏和人声分离，用模型推理替换人声，把推理完的人声文件和伴奏合在一起，形成一首完整的歌。
我把我的声音训练成了AI模型，并让它唱了一首歌...（附超全面教程，你奶奶看了都会用）
曾经的五音不全，如今却在AI的助力下绽放音乐光彩。
探索声音的边界，我用So-VITS-SVC这款不再维护的工具，让AI成为我的私人唱腔导师，演绎了经典曲目《富士山下》。
AI的声音技术，SVC与TTS如Bark和PaddleSpeech，它们的成熟让技术触手可及。
AI艺术的领域涵盖了视觉、听觉等多种模态，声音合成正崭露头角。
打造这款独特嗓音，我精心策划了四步曲：首先，挑选无杂质的高品质音频资料，派蒙语音整合包是不错的选择；接着，登上云端，通过Autodl平台租赁强大的V100 32GB显卡资源，直到训练顺利；在服务器上进行数据上传，阿里云盘作为数据传输的桥梁，设置好安全密码；然后，进入控制台，JupyterLab的直观界面让操作变得简单。
预处理数据，调整参数，生成关键配置文件。
划分数据集，保存配置，开始训练大戏。
训练过程中，我密切关注每步后的本地推理，模型存放在autodl-tmp/so-vits-svc4/logs/44k，每800步生成一次。
训练结束后，下载模型和配置文件到本地进行下一步操作。
推荐使用UVR5工具，分离伴奏与人声，从QQ音乐获取音频，通过UVR5的神奇力量去除混响。
在WebUI上，选择本地模型，调整音频效果，最后通过F0均值滤波，音乐转化大功告成。
这个项目历时百小时，成果背后的艰辛与乐趣并存。
集成包和案例数据集，只需通过公众号轻松获取。
AI音乐的时代来临，但它并不能替代那些技艺精湛的艺术家。
正如《西部世界》所言，进化中的错误赋予了生命独特的魅力。
AI虽精确无误，却无法复制人类的创新与情感。
创作不易，但每一次尝试都是对艺术的致敬，期待你的关注与支持，感恩有你同行。
训练自己的声音模型，效果超级逼真，最牛的开源声音克隆项目 GPT-SoVITS
声音克隆项目GPT-SoVITS是一个开源工具，它可以帮助您训练属于您自己的声音模型，效果逼真，操作简便，非常值得一试。
首先，您需要安装GPT-SoVITS，如果您的电脑是Windows系统，可以从/lj1995/G...下载整合包并解压，运行即可。
对于Linux或Mac系统，建议您参照项目说明进行安装。
接下来，我们进入训练阶段。
整个流程包含多个步骤，但操作起来并不复杂。
第一步是准备音频样本，确保声音清晰、无伴奏。
然后，进行音频切分、语音识别（ASR）、文本校对、训练集格式化以及模型训练。
每一步都至关重要，确保准确性和高效性。
在音频切分阶段，您可以利用“0-前置数据集获取工具”进行操作。
只需填写样本音频文件路径和输出根目录，然后点击“开启语音切割”按钮。
几秒后，音频切割完成。
接着，进行语音识别（ASR）阶段，只需要修改输入文件夹路径即可。
等待时间可能较长，因为需要下载语音识别模型，但执行过程会分析并识别每段音频的文本。
文本校对阶段，您需要填写标注文件路径，并勾选是否开启打标WebUI。
在新打开的页面上，校对每段语音对应的文本，修正识别错误的文字，保存修改结果。
训练集格式化阶段，您需要填写实验/模型名、文本标注文件路径，并点击“开启一键三连”按钮，等待进程结束。
在声音模型训练阶段，点击“微调训练”标签，无需修改参数，点击“开启SoVITS训练”和“开启GPT训练”按钮，等待训练完成。
这个过程可能会比较慢，因为它涉及多轮训练。
完成模型训练后，您就可以使用自己的模型了。
点击“推理”标签，刷新模型路径并选择训练好的模型。
在推理页面上，您可以上传参考音频，选择音频对应的文本，输入想要合成的文本，然后点击“合成语音”按钮，等待输出结果。
现在，您已经成功使用GPT-SoVITS训练了自己的声音模型。
这是一个强大的工具，能够帮助您实现声音克隆，适用于多种场景。
您可以访问/RVC-Boss/GPT...获取更多信息和示例。
总结起来，GPT-SoVITS提供了一个简单且高效的平台，让您能够轻松创建和使用个性化的声音模型。
赶快尝试一下吧！
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