我天生五音不全，对于所有需要唱歌的场合我都是抗拒的，因为只有一片笑声。

我一直有一个梦想，就是用我的声音，唱一首不跑调的歌。

得益于AI的井喷式发展，我的愿望实现了。

我把我的声音，训练成了模型，并让它唱了一首我非常喜欢的《富士山下》。

当梦想变成现实，当不需要我再开口就有我的声音，我的一切都变成模型被复刻下来。好像我也永远停在了这个时间点。

变成了真正的，数字生命。

我使用的项目是So-VITS-SVC，目前质量最高还原度最逼真的AI声音项目。

这里做个简单的小科普。

AI音频远没有AI绘图和AI文本技术成熟。目前主流有两种路线，SVC和TTS。

**SVC（Singing Voice Conversion），歌声转换，也就是类似变声器的玩意，抽取一个人的声音作为训练数据，训练一个神经网络模型，学习他的声线；然后用模型在目标歌曲上做推理，即可实现用自己的声线唱目标歌曲。**目前主要是两个项目顶着，So-VITS-SVC和Diff-SVC，我用的就是前者。然而可惜的是，So-VITS-SVC项目已经于4月23号正式停止维护了。

TTS（Text-to-Speech），文本生成音频，这玩意应用现在极其成熟，应用端各种什么微软腾讯都玩的66的。前几天大火的Bark项目就是TTS，而定制自己的声音TTS项目PaddleSpeech也是极其简单，在百度飞浆上可以直接跑，属于有手就行那种。后面我也会出一个TTS的PaddleSpeech教程，非常简单。

AI生成领域，四大模态：文案、图片、声音、视频。

文案和图片已经被完全攻陷，声音已经开始崭露头角，而视频仍然在坚守着属于人类的最后一块堡垒。

话不多说，直接开始我们的AI声音教程。

整个AI声音教程相比AI绘图会比较难一些，所以文章可能会比较长，我尽量写的细一些，让你奶奶来了都会自己训练模型~

整体大概需要4步。

准备声音数据集。租云算力，上传数据集。在云上训练模型。本地进行推理模型重绘歌曲。

当然，万物起始，先下载傻瓜一站式整合包，关注我公众号：数字生命卡兹克，回复S就有了，此处感谢B站大佬@羽毛布団制作的的开源整合包，AI绘图有秋叶，AI声音有羽毛，都是一等一的大佬！

一. 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。

**所以如果你想训练你自己的声音，尽量是1小时以上的无杂音的纯人声，WAV格式。**可以使用手机、电脑录音等等，直接录1段或者多段，都行，然后转成WAV格式。

再使用整合包里的工具Audio Slicer（音频切分）将其剪裁成10秒左右的分段文件，因为你1个小时的文件直接拿去训练是必爆的，所以我们需要将他拆成10秒左右的1小段1小段，我们把Audio Slicer（音频切分）下载下来，解压后打开Slicer-gui。

然后把Minimun Length那一项改成8000，把我们需要处理的音频直接拖到左边窗口，在右下角选择输出路径。同时此处注意，任何路径和文件命名，都一定不要带有中文和特殊的比如空格之类的字符！！！

扔进去以后，我们直接点最右下角的Start。速度非常块，十几秒就切割完了。我们去我们选择的输出路径就能看到我们的文件。

然后我们选择时长排序，把低于2秒的，超过15秒的都给删了。数据集就算是处理完毕了~

当然，我相信任何人弄这一步都肯定很麻烦，毕竟玩之前还特么先得自己录1小时，人没了。所以我也为大家在整合包里准备了1个优质数据集，来自原神派蒙的近2小时的语音文件，我已经处理完了。打开即用。关注我公众号：数字生命卡兹克回复S就有了（注：派蒙的数据集下载解压后，上传到你的阿里云盘，第二步你就知道了）。希望大家能让大家最快速度感受AI声音的魅力~

二. 租云算力，上传数据集

第二步当然就是开始我们的训练了，训练模型挺烧显卡的，而且大多人的显卡达不到训练的地步，所以我们直接上云，花个十几块钱，轻松便捷。

这里我推荐https://www.autodl.com/，目前非常便宜的云算力平台，注册好账号以后，自己充值，建议冲30~50左右，别太紧巴。然后我们点击控制台 - 容器实例，来到这个页面，再点击租用新实例（实例其实就是显卡的意思）

进到这个页面以后，就是租显卡了，直接选北京C区，找到V100 32G，租1张，记住，如果没有V100 32G，就刷新，刷到有为止，北京区的V100 32G，能把你后续训练的报错概率降到最低！

选中后，往下拖，找到社区镜像，点击。

在下面的输入框中输入so-v，找到后缀是v10的，选中，然后点立即创建，就能看到你的算力已经租好了。第一次创建时间会久一些，等等。

等到创建完毕，状态已经是运行中后，点击AutoPanel，把我们准备好的数据集传到租的服务器上。

进来以后，选择公网网盘，我们用网盘来当桥梁，第一次会先让你设置一个密码，随便设一个你自己能记得的就行。

然后此处我们选择阿里云盘来当桥梁，你懂的，不限速，而且百度网盘说实话在跟服务器的对接上太麻烦了。。。**如果你是用的自己的数据集，就把你自己的数据集传到你的阿里云盘上，如果用我的派蒙的例子，就直接下载解压，上传到你的阿里云盘，**然后用你的手机阿里云盘扫码登录。

登录成功以后，就能看到我们的文件了，点击要下载的数据集文件夹，我们的服务器就会开始下载了，这个地方下载确实会比较慢，需要等几分钟，大家别急，撒泡尿去遛遛弯，看看剧，一会就好。

下载完了以后，我们就直接把这个页面关了就行，给服务器上传数据，算是正式完成，接下来第3步，我们正式开始训练我们的模型~

三. 在云上训练我们的模型

回到我们的控制台页面，点击JupyterLab

进入到一个文档页面，这个页面看着复杂，但是其实项目作者已经都整合好了，你只要傻瓜式的无脑点击下一步就可以啦~我们先点击下面的第1步这个区域，看到前面的蓝色横线跑到了这，然后我们再点击左上角的运行按钮。

弹出这么一个框以后，说明运行完毕。

我们直接点击，然后点击左上角这个圆圈，把这个文件丢弃掉，不用管了。

接下来我们进入autodl-tmp，就能看到我们的数据集在这里面。

我们剪切它，把它放到刚才跟它一起在autodl-tmp的so-vits-svc4/dataset_raw文件夹下，这样咱们的数据集就放在了正确的位置了。

接下来我们回到so-vits-svc4目录下，打开这个文件README-v4.ipynb，还需要点几个小步骤，把数据集变成能训练模型的规范。

就能看到跟之前一样的页面，这次我们下滑，找到将数据重新采样至44100hz，一样，点击区域后，再点击左上角运行。

当看到小蓝条下移，右上角的实心圆变空心之后，说明采样率处理已经完成，我们继续点击下一个需要运行的区域，划分数据集、验证集、测试集以及生成配置文件。跟之前一样，选中后，点击左上角运行。

速度非常快，几秒钟就把数据集给划分完毕。同时也生成了一个config.json这个配置文件。

我们按照config/config.json这个路径打开配置文件，把 "learning_rate"改成 0.0004，把 "batch_size"改成24，把 "keep_ckpts"改成10，然后按Ctrl+S保存！！！

learning_rate和batch_size这两个参数可以理解为训练速度和训练质量，因为我们用的V100 32G显卡，这块直接固定死数值就可以，keep_ckpts是保存多少个模型，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。

接着回到我们刚才的步骤文件，执行准备数据集的最后一步操作！生成hubert和f0文件_{老规矩，点击区域，然后左上角运行即可}这步会慢很多，需要几分钟时间，耐心等待。

看到进度条100%后，就证明完事啦！所有的数据集准备工作都做完了！接下来，我们要正式开始训练啦！！

我们一定要保证我们正在so-vits-svc4目录下（一定要注意！！！），然后复制训练这个区域里的这行代码。

复制完以后，再点击右上角的这个新建页面按钮。

再点击这个终端。

把我们刚才复制的训练代码给粘贴进去，敲一下回车，运行！训练开始！

然后你就会看到各种眼花缭乱的看不懂的文字，没关系，看到有这种数字，就说明模型正在训练中了，比如我图中这个，已经训练了2轮了，第一轮花费101s，第2轮花费57s。在第7轮的时候终于训练了200步了。我们一般评价AI声音模型，都是按步数评价，而不是轮数。

然后，我们等着就好_{毕竟是在云上训练的嘛，我们可以直接把网页叉了，睡一觉，明早再来，或者开开心心去玩去}丝毫不会影响训练。等到10000步的时候，我们再将模型取出来，进行本地推理~

四. 本地进行推理模型重绘歌曲

我们训练的模型会保存在autodl-tmp/so-vits-svc4/logs/44k这个文件夹里，D_XXXXX和D_XXXXX就是我们的模型，XXXXX是步数，比如G_8000就是训练到8000步的时候保存的模型。每800步就会保存一个模型。

我们直接右键下载，把他们拿到本地来，解压我们在最开头下载的整合包，放到同一个目录下So-VITS-SVC\logs\44k，根目录不太一样没有关系，云端叫so-vits-svc4，我们本地解压出来的叫So-VITS-SVC，无所谓，后面的子路径是一致的就OK。

这里我下载了6个模型，从7200步到18400步的，都下载下来听听试试，除了把模型放进来以外，我们还需要把之前在云上修改的config/config.json文件给下载到本地，把本地的So-VITS-SVC\configs里面的那个config.json文件给替换掉。保持统一。

接下来就是激动人心的时刻啦~我们要进行本地歌曲重绘了。

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。

这里给大家推荐一个我认为目前最牛逼的分离工具-UVR5，也在整合包里了。

直接先安装UVR5，然后解压模型包，把模型包里的文件解压出来，复制粘贴到Ultimate Vocal Remover\models文件夹里。这样UVR5就算安装好了。

音乐的获取推荐大家直接使用QQ音乐，下载以后，用https://demo.unlock-music.dev/这个小工具去解锁~

然后打开我们的UVR5，分为两步，先去伴奏，再去混响，提炼出一个干干净净的人声~

我们先去伴奏，input我们刚刚解锁的歌曲，这几个参数按下图设置。然后直接start就OK。

成功了以后，我们去到我们设置的输出目录下，就能看到两个文件，伴奏和人声已经分离出来了，但是人声还会带一些混响，我们需要把混响也去了，得到一个干干净净最完整的人声。

于是我们回到UVR5，把刚转出来的Vocals文件再导入，按下图参数设置，去掉混响。再点击Start。

OK，这时候咱们就得到了一个极其干净的人声。

但是这个人声歌曲一般都有好几分钟，直接推理必爆显存。所以推荐用AU啥的给切分一下，我的显卡不太行，就给切成了8段。

最后，咱们打开So-VITS-SVC\启动webui.bat这个文件，启动我们的WebUI，这玩意跟SD极其相似。

第一次运行会需要稍微等一会会，然后他就会自动给你打开网页了。

图形化界面咱们就非常熟悉啦，模型选择里就选我们的刚才下载到本地的声音模型文件。增强也勾上就行，这个能有效提高你的模型推理效果。

然后我们加载模型，几秒钟就会反馈，加载成功，你的声音模型也出来了。

然后上传你需要替换的声音文件。把F0均值滤波勾上，第二个数值无脑输入0.5，因为有的训练集音域不够广，导致训练出来的模型高音部分偶尔会有哑音或者卡痰的情况，勾上F0均值滤波以后效果会好很多。

然后我们点击最后一步，音频转化，你就能看到你梦寐以求的歌声啦！！！

都推理完成以后，最后的歌曲合成，用AU、剪映什么的都可以，这块我就不再赘述了。

最后，当项目完事，记得你的云算力还在烧钱哦，不用的话，就直接先点关机，然后点击更多，释放实例~

写在最后

这篇教程花费了我太多的心血，前期自己实验，即使已有大佬们的点拨，也还是踩了无数的坑，花费了将近100个小时。现在这篇教程，是我认为现在的SVC项目，最优解。

整个项目的傻瓜一站式整合包和案例数据集，关注我公众号：数字生命卡兹克，回复S就有了。

AI歌姬现在非常火，B站遍地都是AI歌声，AI孙燕姿，AI周杰伦。等等。

在初音未来、洛天依之后，AI音乐的时代这次真正的到来了。

现在的繁荣，我觉得仅仅只是序章，AI声音和AI绘图，必将达到同一高度。

至于歌手们会被替代吗？

这个问题我觉得跟AI绘图一样，初级插画师会被替代吗？会。高级插画师会被替代吗？不会。

我很喜欢西部世界的一句台词：

Evolution forged the entirety of Sentient life on this planet using only one tool— the mistake.进化塑造这个星球上有感情和知觉的所有生命体，使用的唯一工具，就是错误。

**AI太过于完美了。他们在绘图在作曲上，工整、精确，但是过分的完美无瑕，反而少了想象空间。

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最新 Stable Diffusion 除了有win多个版本，就算说底端的显卡也能玩了哦！此外还带来了Mac版本，仅支持macOS 12.3或更高版本。

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