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zutomayo的歌曲列表

去和声、混响、切片按上面教程来就好了

已得到数据集

本地硬件水平有限，上云端GPU服务器训练

AutoDL上选一个好显卡，镜像为up的改进版（加了webui和补充了很多注释）

资源清单

显卡：A5000，cuda版本11.6

镜像：so-vits-svc-webui

按readme.ipynb步骤走，最后开始训练

开始训练

训练的相关细节（config.json）

关于训练过程几个指标的关系参考如下

上面最多语音说话人的语音数可以理解为训练集大小，也就是说训练集越大，batch_size越小，训练就越快，但训练集比较大时，batch_size调太小猜测有可能会对训练效果产生影响

一次处理数据集的数量：batch_size

如果数据集比较小，则推荐设置得小一点，比如我这次训练只是当作测试，数据集只用了一首歌，切成了12份，数据集大小就只有12，batch_size就只设置成了2，如果设置得太大会导致训练很久都训练不出一个模型，batch_size太大据说也比较吃显存，推荐设置成12以内，数据集很大再调高点

训练速度：learning_rate

按readme说两者要成正比，我batch_size调成了2，learning_rate调成了0.000033，训练速度不是看epoch的打印快慢，可以参照输出模型的快慢或者输出评估信息的快慢

隔多久输出一次评估信息：log_interval

注意不是代表打印多少次epoch，数据集越小、batch_size越大需要越多的epoch才能输出一次评估信息

下方是评估信息，各个浮点数的值越小代表损失越小，效果越好，不太熟悉可以不管

隔多久输出一次模型：eval_interval

注意不是代表打印多少次epoch，数据集越小、batch_size越大需要越多的epoch才能输出一次模型，输出模型就是log/44k目录下的那些G_开头的pth文件，D_开头的不能用

修改后的config.json如下

停止后继续训练

训练不出模型

按改进版镜像中的readme使用webui来推理

Webui中只能转换wav文件，其他格式控制台报错要求我们先装ffmpeg把其他格式转成wav，那些可调参数似乎还不能改，改了就转不成了

为了不爆现存，我本地将歌曲（米泽园的POWDER SNOW）先用UVR分成人声和bgm，将人声用AU切分成每段最长1分钟，一段段传到webui上转换后再下回本地

然后再使用AU将多段音频合成完整一段人声（复制音频粘贴到另一段音频后面），还要使用混合音轨将完整人声和前面的bgm分别拉进两段音轨里并对齐开头

右键混音会话为新建文件，左侧工作区多了一个音频

双击后全选整段音频右键保存，即可得到最后的完整AI音频

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