Singing Voice Conversion

【无泄漏】支持多发音人的SVC库

【带伴奏】也能进行歌声转换的SVC库（轻度伴奏）

【用 Excel】进行原始的SVC手工调教

本项目与svc-develop-team/so-vits-svc仓库的关系

svc-develop-team/so-vits-svc基于PlayVoice/VI-SVC演变而来，见https://github.com/svc-develop-team/so-vits-svc/tree/2.0

本项目是PlayVoice/VI-SVC的继续完善，而非基于svc-develop-team/so-vits-svc

本项目预览模型已发布，还需要更多的时间训练到最佳状态

预览模型包括：生成器+判别器=194M，设置batch_size为8时，训练占用7.5G显存，学习门槛大大降低
预览模型包含56个发音人，发音人文件在configs/singers目录中，可进行推理测试，尤其测试音色泄露
发音人22，30，47，51辨识度较高，发音人样本在configs/singers_sample目录中

Feature	From	Status	Function	Remarks
whisper	OpenAI	✅	强大的抗噪能力	必须
bigvgan	NVIDA	✅	抗锯齿与蛇形激活	删除，GPU占用过多
natural speech	Microsoft	✅	减少发音错误	二阶段训练
neural source-filter	NII	✅	解决断音问题	必须
speaker encoder	Google	✅	音色编码与聚类	必须
GRL for speaker	Skoltech	✅	防止编码器泄露音色	二阶段训练
one shot vits	Samsung	✅	VITS 一句话克隆	必须
SCLN	Microsoft	✅	改善克隆	必须
band extention	Adobe	✅	16K升48K采样	数据处理

模型简介

歌声音色转换模型，通过SoftVC内容编码器提取源音频语音特征，与F0同时输入VITS替换原本的文本输入达到歌声转换的效果。同时，更换声码器为 NSF HiFiGAN 解决断音问题

据不完全统计，多说话人似乎会导致音色泄漏加重，不建议训练超过10人的模型，目前的建议是如果想炼出来更像目标音色，尽可能炼单说话人的
针对sovits3.0 48khz模型推理显存占用大的问题，可以切换到32khz的分支版本训练32khz的模型
目前发现一个较大问题，3.0推理时显存占用巨大，6G显存基本只能推理30s左右长度音频
断音问题已解决，音质提升了不少
2.0版本已经移至 sovits_2.0分支
3.0版本使用FreeVC的代码结构，与旧版本不通用
与DiffSVC 相比，在训练数据质量非常高时diffsvc有着更好的表现，对于质量差一些的数据集，本仓库可能会有更好的表现，此外，本仓库推理速度上比diffsvc快很多

数据集准备

💗必要的前处理：

1 降噪&去伴奏
2 频率提升
3 音质提升，基于https://github.com/openvpi/vocoders ，待整合

然后以下文件结构将数据集放入dataset_raw目录

dataset_raw
├───speaker0
│   ├───xxx1-xxx1.wav
│   ├───...
│   └───Lxx-0xx8.wav
└───speaker1
    ├───xx2-0xxx2.wav
    ├───...
    └───xxx7-xxx007.wav

安装依赖

1 软件依赖

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple -r requirements.txt
2 下载音色编码器: Speaker-Encoder by @mueller91, 解压文件，把 best_model.pth.tar 放到目录 speaker_pretrain/
3 下载whisper模型 multiple language medium model, 确定下载的是medium.pt，把它放到文件夹 whisper_pretrain/

数据预处理

1，设置工作目录:heartpulse::heartpulse::heartpulse:不设置后面会报错

export PYTHONPATH=$PWD
2，重采样

将音频剪裁为小于30秒的音频段，whisper的要求

生成采样率16000Hz音频, 存储路径为：./data_svc/waves-16k

python prepare/preprocess_a.py -w ./data_raw -o ./data_svc/waves-16k -s 16000

生成采样率32000Hz音频, 存储路径为：./data_svc/waves-32k

python prepare/preprocess_a.py -w ./data_raw -o ./data_svc/waves-32k -s 32000

可选的16000Hz提升到32000Hz，待完善~批处理

python bandex/inference.py -w svc_out.wav
3，使用16K音频，提取音高

python prepare/preprocess_f0.py -w data_svc/waves-16k/ -p data_svc/pitch
4，使用16k音频，提取内容编码

python prepare/preprocess_ppg.py -w data_svc/waves-16k/ -p data_svc/whisper
5，使用16k音频，提取音色编码

python prepare/preprocess_speaker.py data_svc/waves-16k/ data_svc/speaker
6，使用32k音频，提取线性谱

python prepare/preprocess_spec.py -w data_svc/waves-32k/ -s data_svc/specs
7，使用32k音频，生成训练索引

python prepare/preprocess_train.py
8，训练文件调试

python prepare/preprocess_zzz.py

训练

1，设置工作目录:heartpulse::heartpulse::heartpulse:不设置后面会报错

export PYTHONPATH=$PWD
2，启动训练，一阶段训练

python svc_trainer.py -c configs/base.yaml -n sovits5.0
3，恢复训练

python svc_trainer.py -c configs/base.yaml -n sovits5.0 -p chkpt/sovits5.0/***.pth
4，查看日志，release页面有完整的训练日志

tensorboard --logdir logs/
5，启动训练，二阶段训练:heartpulse:

二阶段训练内容：PPG扰动，GRL去音色，natural speech推理loss;验证中~~~

python svc_trainer.py -c configs/more.yaml -n more -e 1

20K一阶段训练日志如下，可以看到还未收敛完成

推理

1，设置工作目录:heartpulse::heartpulse::heartpulse:不设置后面会报错

export PYTHONPATH=$PWD
2，导出推理模型：文本编码器，Flow网络，Decoder网络；判别器和后验编码器只在训练中使用

python svc_export.py --config configs/base.yaml --checkpoint_path chkpt/sovits5.0/***.pt
3，使用whisper提取内容编码，没有采用一键推理，为了降低显存占用

python whisper/inference.py -w test.wav -p test.ppg.npy

生成test.ppg.npy；如果下一步没有指定ppg文件，则调用程序自动生成
4，提取csv文本格式F0参数，Excel打开csv文件，对照Audition或者SonicVisualiser手动修改错误的F0

python pitch/inference.py -w test.wav -p test.csv

5，指定参数，推理

python svc_inference.py --config configs/base.yaml --model sovits5.0.pth --spk ./configs/singers/singer0001.npy --wave test.wav --ppg test.ppg.npy --pit test.csv

当指定--ppg后，多次推理同一个音频时，可以避免重复提取音频内容编码；没有指定，也会自动提取；

当指定--pit后，可以加载手工调教的F0参数；没有指定，也会自动提取；

生成文件在当前目录svc_out.wav；

args --config --model --spk --wave --ppg --pit

name 配置文件模型文件音色文件音频文件音频内容音高内容

args	--config	--model	--spk	--wave	--ppg	--pit
name	配置文件	模型文件	音色文件	音频文件	音频内容	音高内容

数据集

Name	URL
KiSing	http://shijt.site/index.php/2021/05/16/kising-the-first-open-source-mandarin-singing-voice-synthesis-corpus/
PopCS	https://github.com/MoonInTheRiver/DiffSinger/blob/master/resources/apply_form.md
opencpop	https://wenet.org.cn/opencpop/download/
Multi-Singer	https://github.com/Multi-Singer/Multi-Singer.github.io
M4Singer	https://github.com/M4Singer/M4Singer/blob/master/apply_form.md
CSD	https://zenodo.org/record/4785016#.YxqrTbaOMU4
KSS	https://www.kaggle.com/datasets/bryanpark/korean-single-speaker-speech-dataset
JVS MuSic	https://sites.google.com/site/shinnosuketakamichi/research-topics/jvs_music
PJS	https://sites.google.com/site/shinnosuketakamichi/research-topics/pjs_corpus
JUST Song	https://sites.google.com/site/shinnosuketakamichi/publication/jsut-song
MUSDB18	https://sigsep.github.io/datasets/musdb.html#musdb18-compressed-stems
DSD100	https://sigsep.github.io/datasets/dsd100.html
Aishell-3	http://www.aishelltech.com/aishell_3
VCTK	https://datashare.ed.ac.uk/handle/10283/2651