基于PlayVoice/so-vits-svc-5.0的语音转换模型实践指南

项目概述

PlayVoice/so-vits-svc-5.0是一个基于VITS架构的语音转换(Singing Voice Conversion)系统，能够将输入的语音或歌声转换为指定说话人的音色特征。该系统结合了多种先进的语音处理技术，包括Whisper语音识别、HuBERT语音表示学习以及BigVGAN声码器等组件，实现了高质量的语音转换效果。

环境准备与配置

硬件要求

系统需要GPU加速运行，推荐使用NVIDIA T4及以上级别的显卡。在Colab环境中，我们可以通过以下命令查看分配的GPU型号：

nvidia-smi

依赖安装

项目需要安装以下主要依赖项：

• Python 3.x
• PyTorch
• NumPy
• Numba
• 其他音频处理相关库

完整的依赖列表可以通过项目中的requirements.txt文件安装：

pip install -r requirements.txt
pip install --upgrade pip setuptools numpy numba

预训练模型下载

项目需要下载多个预训练模型文件：

1. HuBERT语音表示模型
2. Whisper大型语音识别模型
3. 说话人识别模型
4. CREPE音高估计模型
5. VITS预训练基础模型

这些模型文件将被放置在项目对应的目录结构中。

语音转换推理流程

输入音频准备

1. 将待转换的.wav格式音频文件上传到Google Drive根目录
2. 确保音频质量良好，无明显噪声
3. 建议音频时长适中，不宜过长

内容特征提取

使用Whisper模型提取音频的内容编码(PPG)：

PYTHONPATH=. python whisper/inference.py -w {input_name}.wav -p test.ppg.npy

此步骤将生成包含语音内容特征的test.ppg.npy文件。

执行语音转换

使用以下命令进行语音转换：

PYTHONPATH=. python svc_inference.py \
  --config configs/base.yaml \
  --model vits_pretrain/sovits5.0.pretrain.pth \
  --spk ./configs/singers/singer{speaker}.npy \
  --wave {input_name}.wav \
  --ppg test.ppg.npy

其中：

• speaker参数指定目标说话人ID(0001-0056)
• 推荐说话人ID：0022、0030、0047、0051

转换结果将保存为svc_out.wav文件。

模型训练流程

数据准备

1. 音频预处理要求：

   • 每段音频时长不超过30秒
   • 进行响度匹配处理
   • 转换为单声道
   • 采样率不限(系统会自动重采样)

2. 推荐使用Adobe Audition等专业音频工具进行批量处理

3. 数据集目录结构：

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

数据预处理流程

1. 音频重采样：
   • 生成16kHz和32kHz两种采样率的音频

python prepare/preprocess_a.py -w ./dataset_raw -o ./data_svc/waves-16k -s 16000
python prepare/preprocess_a.py -w ./dataset_raw -o ./data_svc/waves-32k -s 32000

2. 音高提取：

python prepare/preprocess_f0.py -w data_svc/waves-16k/ -p data_svc/pitch

3. 内容特征提取：
   • 使用Whisper提取内容编码
   • 使用HuBERT提取语音表示

PYTHONPATH=. python prepare/preprocess_ppg.py -w data_svc/waves-16k/ -p data_svc/whisper
PYTHONPATH=. python prepare/preprocess_hubert.py -w data_svc/waves-16k/ -v data_svc/hubert

4. 音色特征提取：

PYTHONPATH=. python prepare/preprocess_speaker.py data_svc/waves-16k/ data_svc/speaker

5. 频谱特征提取：

PYTHONPATH=. python prepare/preprocess_spec.py -w data_svc/waves-32k/ -s data_svc/specs

6. 生成训练索引：

python prepare/preprocess_train.py

模型训练

1. 设置模型备份(推荐)：

mkdir -p /content/drive/MyDrive/Sovits5.0
ln -s /content/drive/MyDrive/Sovits5.0 /content/so-vits-svc-5.0/chkpt/

2. 启动训练：

PYTHONPATH=. python svc_trainer.py -c configs/base.yaml -n sovits5.0

3. 监控训练过程：

%load_ext tensorboard
%tensorboard --logdir /content/so-vits-svc-5.0/logs/

注意事项

1. Colab环境不稳定，建议定期保存训练进度
2. 预处理阶段确保音频质量，低质量数据会影响模型效果
3. 训练时间取决于数据集大小和硬件配置
4. 推理阶段可以尝试不同说话人ID以获得最佳效果

通过本指南，用户可以完整地体验从环境配置、语音转换到模型训练的整个流程，实现个性化的语音转换系统。