mirror of
https://github.com/RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI.git
synced 2024-12-29 02:55:05 +08:00
Snmz tony native 1 (#1129)
This commit is contained in:
Mert Sonmez
GitHub
parent
d9ada679b5
commit
15a9223b06
@ -1,80 +1,97 @@
|
||||
|
||||
### 2023-08-13
|
||||
1- Düzenli hata düzeltmeleri
|
||||
- Minimum toplam epoch sayısını 1 olarak değiştirin ve minimum toplam epoch sayısını 2 olarak değiştirin
|
||||
- Ön eğitim modellerini kullanmama nedeniyle oluşan eğitim hatalarını düzeltin
|
||||
- Eşlik eden vokallerin ayrılmasından sonra grafik belleğini temizleyin
|
||||
- Faiss kaydetme yolu mutlak yoldan göreli yola değiştirilmiştir
|
||||
- Boşluk içeren yolu destekleyin (hem eğitim kümesi yolu hem de deney adı desteklenir ve artık hata rapor edilmez)
|
||||
- Filelist, zorunlu utf8 kodlamasını iptal eder
|
||||
- Gerçek zamanlı ses değişikliği sırasında faiss aramasından kaynaklanan CPU tüketim sorununu çözün
|
||||
|
||||
2- Temel güncellemeler
|
||||
- Geçerli en güçlü açık kaynak vokal ton çıkarma modeli RMVPE'yi eğitin ve RVC eğitimi, çevrimdışı/gerçek zamanlı çıkarım için kullanın, PyTorch/Onnx/DirectML destekler
|
||||
- Pytorch_DML aracılığıyla AMD ve Intel grafik kartları için destek ekleyin
|
||||
|
||||
(1) Gerçek zamanlı ses değişimi (2) Çıkarım (3) Vokal eşlik ayrımı (4) Şu anda desteklenmeyen eğitim, CPU eğitimine geçiş yapacaktır; Onnx_Dml ile gpu için RMVPE çıkarımını destekler
|
||||
|
||||
|
||||
### 2023-06-18
|
||||
- Yeni önceden eğitilmiş v2 modelleri: 32k ve 48k
|
||||
- F0 olmayan model çıkarımlarındaki hatalar düzeltildi
|
||||
- Eğitim kümesi 1 saatini aşarsa, özelliğin boyutunu azaltmak için otomatik minibatch-kmeans yapılır, böylece indeks eğitimi, ekleme ve arama işlemleri çok daha hızlı olur.
|
||||
- Oyuncak sesden gitar huggingface alanı sağlanır
|
||||
- Aykırı kısa kesme eğitim kümesi sesleri otomatik olarak silinir
|
||||
- Yeni ön eğitilmiş v2 modeller: 32k ve 48k
|
||||
- F0 modeli çıkarım hatalarını düzeltme
|
||||
- Eğitim kümesi 1 saati aşarsa, özelliği şekil açısından küçültmek için otomatik minibatch-kmeans yapın, böylece indeks eğitimi, eklemesi ve araması çok daha hızlı olur.
|
||||
- Bir oyunca vokal2guitar huggingface alanı sağlama
|
||||
- Aykırı kısa kesim eğitim kümesi seslerini otomatik olarak silme
|
||||
- Onnx dışa aktarma sekmesi
|
||||
|
||||
Başarısız deneyler:
|
||||
- ~~Özellik çıkarımı: zamansal özellik çıkarımı ekleme: etkili değil~~
|
||||
- ~~Özellik çıkarımı: PCAR boyut indirgeme ekleme: arama daha da yavaş~~
|
||||
- ~~Eğitimde rastgele veri artırma: etkili değil~~
|
||||
- ~~Özellik çıkarımı: PCAR boyut azaltma ekleme: arama daha yavaş~~
|
||||
- ~~Eğitim sırasında rastgele veri artırma: etkili değil~~
|
||||
|
||||
Yapılacaklar listesi:
|
||||
- Vocos-RVC (küçük vokoder)
|
||||
- Eğitim için Crepe desteği
|
||||
- Yarı hassas Crepe çıkarımı
|
||||
- ~~Vocos-RVC (küçük vokoder): etkili değil~~
|
||||
- ~~Eğitim için Crepe desteği: RMVPE ile değiştirildi~~
|
||||
- ~~Yarı hassas Crepe çıkarımı: RMVPE ile değiştirildi. Ve zor gerçekleştirilebilir.~~
|
||||
- F0 düzenleyici desteği
|
||||
|
||||
### 2023-05-28
|
||||
- v2 jupyter not defteri eklendi, korece değişiklik günlüğü eklendi, bazı ortam gereksinimleri düzeltildi
|
||||
- Sesli olmayan ünsüz ve nefes koruma modu eklendi
|
||||
- Crepe-full pitch algılama desteği eklendi
|
||||
- UVR5 vokal ayırma: dereverb ve de-echo modellerini destekler
|
||||
- İndeksin adında deney adı ve sürümünü ekleyin
|
||||
- Toplu ses dönüşüm işlemi ve UVR5 vokal ayırma sırasında çıktı seslerinin ihracat formatını manuel olarak seçme desteği eklendi
|
||||
- v2 jupyter notebook, korece değişiklik günlüğü, bazı çevre gereksinimlerini düzeltme
|
||||
- Sesli olmayan ünsüz ve nefes koruma modu ekleme
|
||||
- Crepe-full ton algılama desteği ekleme
|
||||
- UVR5 vokal ayrımı: yankı kaldırma modelleri ve yankı kaldırma modelleri destekleme
|
||||
- İndeks adında deney adı ve sürüm ekleme
|
||||
- Toplu ses dönüşüm işleme ve UVR5 vokal ayrımı sırasında çıkış seslerinin ihracat formatını kullanıcıların manuel olarak seçmelerine olanak tanıma
|
||||
- v1 32k model eğitimi artık desteklenmiyor
|
||||
|
||||
### 2023-05-13
|
||||
- Tek tıklamalı paketin eski sürümündeki gereksiz kodlar temizlendi: lib.infer_pack ve uvr5_pack
|
||||
- Eğitim kümesi ön işlemesinde sahte çok işlem hatası düzeltildi
|
||||
- Harvest pitch algı algoritması için median filtre yarıçapı ayarlama eklendi
|
||||
- Ses ihracatı için yeniden örnekleme desteği eklendi
|
||||
- Eğitimde "n_cpu" için çoklu işlem ayarı "f0 çıkarma" dan "veri ön işleme ve f0 çıkarma" olarak değiştirildi
|
||||
- İndex yolu otomatik olarak algılanır ve açılır liste işlevi sağlanır
|
||||
- Sekme sayfasında "Sık Sorulan Sorular ve Cevaplar" eklendi (ayrıca github RVC wiki'ye bakabilirsiniz)
|
||||
- Çıkarım sırasında, aynı giriş sesi yolu kullanıldığında harvest pitch önbelleğe alınır (amaç: harvest pitch çıkarma kullanılırken, tüm işlem süreci uzun ve tekrarlayan bir pitch çıkarma sürecinden geçer. Önbellek kullanılmazsa, farklı timbre, index ve pitch median filtre yarıçapı ayarlarıyla deney yapan kullanıcılar ilk çıkarımın ardından çok acı verici bir bekleme süreci yaşayacaktır)
|
||||
- Tek tıklamayla paketin eski sürümündeki çalışma zamanındaki gereksiz kodları temizleme: lib.infer_pack ve uvr5_pack
|
||||
- Eğitim seti ön işleme içindeki sahte çoklu işlem hatasını düzeltme
|
||||
- Harvest ton tanıma algoritması için ortanca filtre yarıçap ayarı ekleme
|
||||
- Çıkış sesi için örnek alma örneği için yeniden örnekleme desteği ekleme
|
||||
- Eğitim için "n_cpu" çoklu işlem ayarı, "f0 çıkarma" yerine "veri ön işleme ve f0 çıkarma" için değiştirildi
|
||||
- Günlükler klasörü altındaki indeks yollarını otomatik olarak tespit etme ve bir açılır liste işlevi sağlama
|
||||
- Sekme sayfasına "Sıkça Sorulan Sorular ve Cevaplar"ı ekleme (ayrıca github RVC wiki'ye de bakabilirsiniz)
|
||||
- Çıkarım sırasında aynı giriş sesi yolunu kullanırken harvest tonunu önbelleğe alma (amaç: harvest ton çıkarımı kullanırken, tüm işlem hattı uzun ve tekrarlayan bir ton çıkarım işlemi geçirecektir. Önbellekleme kullanılmazsa, farklı timbre, indeks ve ton ortanca filtreleme yarıçapı ayarlarıyla deney yapan kullanıcılar, ilk çıkarım sonrası çok acı verici bir bekleme süreci yaşayacaktır)
|
||||
|
||||
### 2023-05-14
|
||||
- Girişin ses hacmini çıkışın ses hacmiyle karıştırma veya değiştirme seçeneği eklendi ( "giriş sessiz ve çıkış düşük amplitütlü gürültü" sorununu hafifletmeye yardımcı olur. Giriş sesinin arka plan gürültüsü yüksekse, önerilmez ve varsayılan olarak kapalıdır (1 kapalı olarak düşünülebilir)
|
||||
- Çıkarılan küçük modellerin belirli bir sıklıkta kaydedilmesini destekler (farklı epoch altındaki performansı görmek istiyorsanız, ancak tüm büyük kontrol noktalarını kaydetmek istemiyor ve her seferinde ckpt-processing ile küçük modelleri manuel olarak çıkarmak istemiyorsanız, bu özellik oldukça pratik olacaktır)
|
||||
- Sunucunun genel proxy'sinin neden olduğu "bağlantı hataları" sorununu, çevre değişkenleri ayarlayarak çözer
|
||||
- Önceden eğitilmiş v2 modelleri destekler (şu anda sadece 40k sürümleri test için kamuya açıktır ve diğer iki örnekleme hızı henüz tam olarak eğitilmemiştir)
|
||||
- İnferans öncesi aşırı ses hacmi 1'i aşmasını engeller
|
||||
- Eğitim kümesinin ayarlarını hafifçe düzeltildi
|
||||
- Girişin hacim zarfını çıktının hacim zarfıyla karıştırmak veya değiştirmek için girişin hacim zarfını kullanma (problemi "giriş sessizleştirme ve çıktı küçük
|
||||
|
||||
#######################
|
||||
amplitüdlü gürültü" sorununu hafifletebilir. Giriş sesi arka plan gürültüsü yüksekse, açık olması önerilmez ve varsayılan olarak açık değildir (1 varsayılan olarak kapalı olarak kabul edilir)
|
||||
- Belirli bir frekansta filtreleme uygulama eğitim ve çıkarım için 50Hz'nin altındaki frekans bantları için
|
||||
- Pyworld'un varsayılan 80'den 50'ye minimum ton çıkarma sınırlamasını eğitim ve çıkarım için düşürme, 50-80Hz arasındaki erkek alçak seslerin sessizleştirilmemesine izin verme
|
||||
- WebUI, sistem yereli diline göre dil değiştirme (şu anda en_US, ja_JP, zh_CN, zh_HK, zh_SG, zh_TW'yi destekliyor; desteklenmeyen durumda varsayılan olarak en_US'ye geçer)
|
||||
- Belirli bir giriş sesi yolunu kullanırken harvest tonunu önbelleğe alma (amaç: harvest ton çıkarma kullanırken, tüm işlem hattı uzun ve tekrarlayan bir ton çıkarma süreci geçirecektir. Önbellekleme kullanılmazsa, farklı timbre, indeks ve ton ortanca filtreleme yarıçapı ayarlarıyla deney yapan kullanıcılar, ilk çıkarım sonrası çok acı verici bir bekleme süreci yaşayacaktır)
|
||||
|
||||
Geçmiş değişiklik günlükleri:
|
||||
|
||||
### 2023-04-09
|
||||
- GPU kullanım oranını artırmak için eğitim parametreleri düzeltilerek: A100% 25'ten yaklaşık 90'a, V100: %50'den yaklaşık 90'a, 2060S: %60'dan yaklaşık 85'e, P40: %25'ten yaklaşık 95'e; eğitim hızı önemli ölçüde artırıldı
|
||||
- Parametre değiştirildi: toplam batch_size artık her GPU için batch_size
|
||||
- Toplam_epoch değiştirildi: maksimum sınır 100'den 1000'e yükseltildi; varsayılan 10'dan 20'ye yükseltildi
|
||||
- Ckpt çıkarımı sırasında pitch yanlış tanıma nedeniyle oluşan anormal çıkarım sorunu
|
||||
|
||||
düzeltildi
|
||||
- Dağıtılmış eğitimde her sıra için ckpt kaydetme sorunu düzeltildi
|
||||
- Özellik çıkarımında nan özellik filtreleme uygulandı
|
||||
- Giriş/çıkış sessiz üretildiğinde rastgele ünsüzler veya gürültü üretme sorunu düzeltildi (eski modeller yeni bir veri kümesiyle yeniden eğitilmelidir)
|
||||
### 2023-04-09 Güncellemesi
|
||||
- GPU kullanım oranını artırmak için eğitim parametrelerini düzeltme: A100, %25'ten yaklaşık %90'a, V100: %50'den yaklaşık %90'a, 2060S: %60'tan yaklaşık %85'e, P40: %25'ten yaklaşık %95'e; eğitim hızını önemli ölçüde artırma
|
||||
- Parametre değişti: toplam_batch_size artık GPU başına batch_size
|
||||
- Toplam_epoch değişti: maksimum sınırı 1000'e yükseltildi; varsayılan 10'dan 20'ye yükseltildi
|
||||
- ckpt çıkarımı ile çalma tanıma hatasını düzeltme, anormal çıkarım oluşturan
|
||||
- Dağıtılmış eğitimde her sıra için ckpt kaydetme sorununu düzeltme
|
||||
- Özellik çıkarımı için NaN özellik filtrelemesi uygulama
|
||||
- Sessiz giriş/çıkışın rastgele ünsüzler veya gürültü üretme sorununu düzeltme (eski modeller yeni bir veri kümesiyle tekrar eğitilmelidir)
|
||||
|
||||
### 2023-04-16 Güncellemesi
|
||||
- Yerel gerçek zamanlı ses değiştirme mini-GUI eklendi, go-realtime-gui.bat dosyasını çift tıklatarak başlayın
|
||||
- Eğitim ve çıkarımda 50Hz'nin altındaki frekans bantları için filtreleme uygulandı
|
||||
- Eğitim ve çıkarımda pyworld'ün varsayılan 80'den 50'ye düşürüldü, böylece 50-80Hz aralığındaki erkek düşük perdeli seslerin sessiz kalmaması sağlandı
|
||||
- WebUI, sistem yereli diline göre dil değiştirme desteği ekledi (şu anda en_US, ja_JP, zh_CN, zh_HK, zh_SG, zh_TW'yi desteklemektedir; desteklenmezse varsayılan olarak en_US kullanılır)
|
||||
- Bazı GPU'ların tanınmasında sorun giderildi (örneğin, V100-16G tanınma hatası, P4 tanınma hatası)
|
||||
- Yerel gerçek zamanlı ses değiştirme mini-GUI'si ekleme, çift tıklayarak go-realtime-gui.bat ile başlayın
|
||||
- Eğitim ve çıkarım sırasında 50Hz'nin altındaki frekans bantlarını filtreleme uygulama
|
||||
- Pyworld'deki varsayılan 80'den 50'ye minimum ton çıkarma sınırlamasını eğitim ve çıkarım için düşürme, 50-80Hz arasındaki erkek alçak seslerin sessizleştirilmemesine izin verme
|
||||
- WebUI, sistem yereli diline göre dil değiştirme (şu anda en_US, ja_JP, zh_CN, zh_HK, zh_SG, zh_TW'yi destekliyor; desteklenmeyen durumda varsayılan olarak en_US'ye geçer)
|
||||
- Bazı GPU'ların tanınmasını düzeltme (örneğin, V100-16G tanınmama sorunu, P4 tanınmama sorunu)
|
||||
|
||||
### 2023-04-28 Güncellemesi
|
||||
- Daha hızlı hız ve daha yüksek kalite için faiss indeks ayarları yükseltildi
|
||||
- total_npy bağımlılığı kaldırıldı; gelecekteki model paylaşımı total_npy girişi gerektirmeyecek
|
||||
- 16 serisi GPU'lar için kısıtlamalar kaldırıldı, 4GB VRAM GPU'ları için 4GB çıkarım ayarları sağlanıyor
|
||||
- Belirli ses biçimleri için UVR5 vokal eşlik ayırma hatası düzeltildi
|
||||
- Gerçek zamanlı ses değiştirme mini-GUI, 40k dışında ve tembelleştirilmemiş pitch modellerini destekler hale geldi
|
||||
- Daha hızlı hız ve daha yüksek kalite için faiss indeks ayarlarını yükseltme
|
||||
- Toplam_npy bağımlılığını kaldırma; gelecekteki model paylaşımları için total_npy girdisi gerekmeyecek
|
||||
- 16-serisi GPU'lar için kısıtlamaları açma, 4GB VRAM GPU'lar için 4GB çıkarım ayarları sağlama
|
||||
- Belirli ses biçimlerine yönelik UVR5 vokal eşlik ayrımındaki hata düzeltme
|
||||
- Gerçek zamanlı ses değiştirme mini-GUI şimdi 40k dışı ve tembel ton modellerini destekler
|
||||
|
||||
### Gelecek Planlar:
|
||||
### Gelecekteki Planlar:
|
||||
Özellikler:
|
||||
- Her epoch kaydetmek için küçük modelleri çıkarma seçeneği ekle
|
||||
- Çıkarım sırasında çıktı sesleri için belirli bir yola ekstra mp3'leri kaydetme seçeneği ekle
|
||||
- Birden çok kişi eğitim sekmesini destekle (en fazla 4 kişiye kadar)
|
||||
- Her epoch kaydetmek için küçük modeller çıkar seçeneğini ekleme
|
||||
- Çıkarım sırasında çıkış seslerini belirtilen yolda ekstra mp3 olarak kaydetme seçeneğini ekleme
|
||||
- Birden fazla kişinin eğitim sekmesini destekleme (en fazla 4 kişiye kadar)
|
||||
|
||||
Temel model:
|
||||
- Bozuk nefes seslerinin sorununu düzeltmek için nefes alma wav dosyalarını eğitim veri kümesine eklemek
|
||||
- Şu anda genişletilmiş bir şarkı veri kümesiyle temel model eğitimi yapıyoruz ve gelecekte yayınlanacak
|
||||
|
||||
@ -1,92 +1,96 @@
|
||||
# Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI
|
||||
|
||||
<div align="center">
|
||||
|
||||
<h1>Retrieval Tabanlı Ses Dönüşümü Web Arayüzü</h1>
|
||||
Kolay kullanılabilen VITS tabanlı bir Ses Dönüşümü çerçevesi.<br><br>
|
||||
<h1>Çekme Temelli Ses Dönüşümü Web Arayüzü</h1>
|
||||
VITS'e dayalı kullanımı kolay bir Ses Dönüşümü çerçevesi.<br><br>
|
||||
|
||||
[](https://github.com/RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI)
|
||||
|
||||
<img src="https://counter.seku.su/cmoe?name=rvc&theme=r34" /><br>
|
||||
|
||||
[](https://colab.research.google.com/github/RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI/blob/main/Retrieval_based_Voice_Conversion_WebUI.ipynb)
|
||||
[](https://github.com/RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI/blob/main/LICENSE)
|
||||
[](https://github.com/RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI/blob/main/LICENSE)
|
||||
[](https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/tree/main/)
|
||||
|
||||
[](https://discord.gg/HcsmBBGyVk)
|
||||
[](https://discord.gg/HcsmBBGyVk)
|
||||
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
------
|
||||
[**Değişiklik Kaydı**](https://github.com/RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI/blob/main/docs/Changelog_TR.md) | [**SSS (Sıkça Sorulan Sorular)**](https://github.com/RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI/wiki/FAQ-(Frequently-Asked-Questions))
|
||||
[**Değişiklik Geçmişi**](https://github.com/RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI/blob/main/docs/Changelog_TR.md) | [**SSS (Sıkça Sorulan Sorular)**](https://github.com/RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI/wiki/SSS-(Sıkça-Sorulan-Sorular))
|
||||
|
||||
[**English**](../en/README.en.md) | [**中文简体**](../../README.md) | [**日本語**](../jp/README.ja.md) | [**한국어**](../kr/README.ko.md) ([**韓國語**](../kr/README.ko.han.md)) | [**Türkçe**](../tr/README.tr.md)
|
||||
[**İngilizce**](../en/README.en.md) | [**中文简体**](../../README.md) | [**日本語**](../jp/README.ja.md) | [**한국어**](../kr/README.ko.md) ([**韓國語**](../kr/README.ko.han.md)) | [**Türkçe**](../tr/README.tr.md)
|
||||
|
||||
Demo Videosu için [buraya](https://www.bilibili.com/video/BV1pm4y1z7Gm/) bakın!
|
||||
Burada [Demo Video'muzu](https://www.bilibili.com/video/BV1pm4y1z7Gm/) izleyebilirsiniz!
|
||||
|
||||
RVC kullanarak Gerçek Zamanlı Ses Dönüşümü Yazılımı: [w-okada/voice-changer](https://github.com/w-okada/voice-changer)
|
||||
RVC Kullanarak Gerçek Zamanlı Ses Dönüşüm Yazılımı: [w-okada/voice-changer](https://github.com/w-okada/voice-changer)
|
||||
|
||||
> RVC kullanan çevrimiçi bir demo: Vocal'i Akustik Gitar sesine dönüştüren demo: https://huggingface.co/spaces/lj1995/vocal2guitar
|
||||
> Ön eğitim modeli için veri kümesi neredeyse 50 saatlik yüksek kaliteli VCTK açık kaynak veri kümesini kullanır.
|
||||
|
||||
> Vocal2Guitar demo videosu: https://www.bilibili.com/video/BV19W4y1D7tT/
|
||||
> Yüksek kaliteli lisanslı şarkı veri setleri telif hakkı ihlali olmadan kullanımınız için eklenecektir.
|
||||
|
||||
> Ön eğitim modeli için neredeyse 50 saatlik yüksek kaliteli VCTK açık kaynaklı veri kümesi kullanılmıştır.
|
||||
|
||||
> Lisanslı yüksek kaliteli şarkı veri kümesi, telif hakkı ihlali endişesi olmadan kullanımınız için sırayla eklenecektir.
|
||||
> Lütfen daha büyük parametrelere, daha fazla eğitim verisine sahip RVCv3'ün ön eğitimli temel modeline göz atın; daha iyi sonuçlar, değişmeyen çıkarsama hızı ve daha az eğitim verisi gerektirir.
|
||||
|
||||
## Özet
|
||||
Bu depo aşağıdaki özelliklere sahiptir:
|
||||
+ Top1 geri alım kullanarak kaynak özelliğini eğitim seti özelliğiyle değiştirerek ses tonu sızmasını azaltma;
|
||||
+ Kolay ve hızlı eğitim, hatta göreceli olarak zayıf grafik kartlarında bile;
|
||||
+ Az miktarda veri ile bile (en az 10 dakika düşük gürültülü konuşma tavsiye edilir) oldukça iyi sonuçlar elde etme;
|
||||
+ Timbrları değiştirmek için model birleştirmeyi destekleme (ckpt işleme sekmesinde ckpt birleştirme kullanma);
|
||||
+ Kolay kullanımlı Webui arayüzü;
|
||||
+ UVR5 modelini kullanarak hızlı bir şekilde vokalleri ve enstrümanları ayırma.
|
||||
+ En güçlü Yüksek Tiz Ses Ayıklama Algoritması [InterSpeech2023-RMVPE](#Teşekkürler) sessiz ses sorununu önlemek için kullanılması. En iyi sonuçları (önemli ölçüde) sağlar ve Crepe_full'dan daha düşük kaynak tüketimiyle daha hızlıdır.
|
||||
+ Ton sızıntısını en aza indirmek için kaynak özelliğini en iyi çıkarımı kullanarak eğitim kümesi özelliği ile değiştirme;
|
||||
+ Kolay ve hızlı eğitim, hatta nispeten zayıf grafik kartlarında bile;
|
||||
+ Az miktarda veriyle bile nispeten iyi sonuçlar alın (>=10 dakika düşük gürültülü konuşma önerilir);
|
||||
+ Timbraları değiştirmek için model birleştirmeyi destekleme (ckpt işleme sekmesi-> ckpt birleştir);
|
||||
+ Kullanımı kolay Web arayüzü;
|
||||
+ UVR5 modelini kullanarak hızla vokalleri ve enstrümanları ayırma.
|
||||
+ En güçlü Yüksek tiz Ses Çıkarma Algoritması [InterSpeech2023-RMVPE](#Krediler) sessiz ses sorununu önlemek için kullanılır. En iyi sonuçları (önemli ölçüde) sağlar ve Crepe_full'den daha hızlı çalışır, hatta daha düşük kaynak tüketimi sağlar.
|
||||
+ AMD/Intel grafik kartları hızlandırması desteklenir.
|
||||
|
||||
## Ortamı Hazırlama
|
||||
Aşağıdaki komutlar Python sürümü 3.8 veya daha yüksek olan ortamda çalıştırılmalıdır.
|
||||
## Ortamın Hazırlanması
|
||||
Aşağıdaki komutlar, Python sürümü 3.8 veya daha yüksek olan bir ortamda çalıştırılmalıdır.
|
||||
|
||||
(Windows/Linux)
|
||||
Önce pip aracılığıyla ana bağımlılıkları yükleyin:
|
||||
İlk olarak ana bağımlılıkları pip aracılığıyla kurun:
|
||||
```bash
|
||||
# PyTorch ile ilgili temel bağımlılıkları yükleyin, kuruluysa atlayın
|
||||
# PyTorch ile ilgili temel bağımlılıkları kurun, zaten kuruluysa atlayın
|
||||
# Referans: https://pytorch.org/get-started/locally/
|
||||
pip install torch torchvision torchaudio
|
||||
|
||||
#Windows + Nvidia Ampere Mimarisi(RTX30xx) için, deneyime göre https://github.com/RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI/issues/21 adresindeki cuda sürümüne göre pytorch'a karşılık gelen cuda sürümünü belirtmeniz gerekebilir
|
||||
# Windows + Nvidia Ampere Mimarisi(RTX30xx) için, https://github.com/RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI/issues/21 deneyime göre pytorch'a karşılık gelen cuda sürümünü belirtmeniz gerekebilir
|
||||
#pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117
|
||||
```
|
||||
|
||||
Sonra poetry kullanarak diğer bağımlılıkları yükleyebilirsiniz:
|
||||
Sonra poetry kullanarak diğer bağımlılıkları kurabilirsiniz:
|
||||
```bash
|
||||
# Poetry bağımlılık yönetim aracını yükleyin, kuruluysa atlayın
|
||||
# Poetry bağımlılık yönetim aracını kurun, zaten kuruluysa atlayın
|
||||
# Referans: https://python-poetry.org/docs/#installation
|
||||
curl -sSL https://install.python-poetry.org | python3 -
|
||||
|
||||
# Proje bağımlılıklarını yükleyin
|
||||
# Projeyi bağımlılıkları kurun
|
||||
poetry install
|
||||
```
|
||||
|
||||
Bunun yerine pip kullanarak da yükleyebilirsiniz:
|
||||
Ayrıca bunları pip kullanarak da kurabilirsiniz:
|
||||
```bash
|
||||
pip install -r requirements.txt
|
||||
|
||||
Nvidia grafik kartları için
|
||||
pip install -r requirements.txt
|
||||
|
||||
|
||||
|
||||
AMD/Intel grafik kartları için：
|
||||
pip install -r requirements-dml.txt
|
||||
|
||||
```
|
||||
|
||||
------
|
||||
Mac kullanıcıları bağımlılıkları `run.sh` üzerinden yükleyebilir:
|
||||
Mac kullanıcıları `run.sh` aracılığıyla bağımlılıkları kurabilir:
|
||||
```bash
|
||||
sh ./run.sh
|
||||
```
|
||||
|
||||
## Diğer Ön-Modellerin Hazırlanması
|
||||
RVC'n
|
||||
## Diğer Ön Modellerin Hazırlanması
|
||||
RVC'nin çıkarım ve eğitim yapması için diğer ön modellere ihtiyacı vardır.
|
||||
|
||||
in çıkarım ve eğitim için diğer ön-modellere ihtiyacı vardır.
|
||||
Bu ön modelleri [Huggingface alanımızdan](https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/tree/main/) indirmeniz gerekecektir.
|
||||
|
||||
Onları [Huggingface alanımızdan](https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/tree/main/) indirmeniz gerekmektedir.
|
||||
|
||||
İşte RVC'nin ihtiyaç duyduğu Diğer Ön-Modellerin ve diğer dosyaların listesi:
|
||||
İşte RVC'nin ihtiyaç duyduğu diğer ön modellerin ve dosyaların bir listesi:
|
||||
```bash
|
||||
./assets/hubert/hubert_base.pt
|
||||
|
||||
@ -94,22 +98,39 @@ Onları [Huggingface alanımızdan](https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversio
|
||||
|
||||
./assets/uvr5_weights
|
||||
|
||||
V2 sürümü modelini test etmek istiyorsanız (v2 sürümü modeli girişi 256 boyutlu 9 katmanlı Hubert+final_proj'dan 768 boyutlu 12 katmanlı Hubert'ın özelliğine ve 3 dönem ayrımına değiştirilmiştir), ek özellikleri indirmeniz gerekecektir.
|
||||
V2 sürümü modelini test etmek isterseniz, ek özellikler indirmeniz gerekecektir.
|
||||
|
||||
./assets/pretrained_v2
|
||||
|
||||
#Eğer Windows kullanıyorsanız, FFmpeg yüklü değilse bu dictionariyaya da ihtiyacınız olabilir, FFmpeg yüklüyse atlayın
|
||||
V2 sürüm modelini test etmek isterseniz (v2 sürüm modeli, 9 katmanlı Hubert+final_proj'ün 256 boyutlu özelliğini 12 katmanlı Hubert'ün 768 boyutlu özelliğiyle değiştirmiştir ve 3 periyot ayırıcı eklemiştir), ek özellikleri indirmeniz gerekecektir.
|
||||
|
||||
./assets/pretrained_v2
|
||||
|
||||
Eğer Windows kullanıyorsanız, FFmpeg ve FFprobe kurulu değilse bu iki dosyayı da indirmeniz gerekebilir.
|
||||
ffmpeg.exe
|
||||
|
||||
https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/blob/main/ffmpeg.exe
|
||||
|
||||
ffprobe.exe
|
||||
|
||||
https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/blob/main/ffprobe.exe
|
||||
|
||||
En son SOTA RMVPE vokal ton çıkarma algoritmasını kullanmak istiyorsanız, RMVPE ağırlıklarını indirip RVC kök dizinine koymalısınız.
|
||||
|
||||
https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/blob/main/rmvpe.pt
|
||||
|
||||
AMD/Intel grafik kartları kullanıcıları için indirmeniz gereken:
|
||||
|
||||
https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/blob/main/rmvpe.onnx
|
||||
|
||||
```
|
||||
Daha sonra bu komutu kullanarak Webui'yi başlatabilirsiniz:
|
||||
```bash
|
||||
python infer-web.py
|
||||
```
|
||||
Windows veya macOS kullanıyorsanız, RVC-beta.7z'yi indirip çıkarabilir ve Webui'yi başlatmak için windows'ta `go-web.bat` veya macOS'te `sh ./run.sh` kullanarak RVC'yi doğrudan kullanabilirsiniz.
|
||||
Windows veya macOS kullanıyorsanız, `RVC-beta.7z` dosyasını indirip çıkararak `go-web.bat`i kullanarak veya macOS'ta `sh ./run.sh` kullanarak doğrudan RVC'yi kullanabilirsiniz.
|
||||
|
||||
Ayrıca, RVC hakkında bir rehber de bulunmaktadır ve ihtiyacınız varsa buna göz atabilirsiniz.
|
||||
|
||||
## Teşekkürler
|
||||
## Krediler
|
||||
+ [ContentVec](https://github.com/auspicious3000/contentvec/)
|
||||
+ [VITS](https://github.com/jaywalnut310/vits)
|
||||
+ [HIFIGAN](https://github.com/jik876/hifi-gan)
|
||||
@ -117,10 +138,11 @@ Ayrıca, RVC hakkında bir rehber de bulunmaktadır ve ihtiyacınız varsa buna
|
||||
+ [FFmpeg](https://github.com/FFmpeg/FFmpeg)
|
||||
+ [Ultimate Vocal Remover](https://github.com/Anjok07/ultimatevocalremovergui)
|
||||
+ [audio-slicer](https://github.com/openvpi/audio-slicer)
|
||||
+ [Vocal pitch extraction:RMVPE](https://github.com/Dream-High/RMVPE)
|
||||
+ Ön eğitimli model [yxlllc](https://github.com/yxlllc/RMVPE) ve [RVC-Boss](https://github.com/RVC-Boss) tarafından eğitilmiş ve test edilmiştir.
|
||||
+ [Vokal ton çıkarma:RMVPE](https://github.com/Dream-High/RMVPE)
|
||||
+ Ön eğitimli model [yxlllc](https://github.com/yxlllc/RMVPE) ve [RVC-Boss](https://github.com/RVC-Boss) tarafından eğitilip test edilmiştir.
|
||||
|
||||
## Tüm katkıda bulunanlara teşekkürler
|
||||
## Katkıda Bulunan Herkese Teşekkürler
|
||||
<a href="https://github.com/RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI/graphs/contributors" target="_blank">
|
||||
<img src="https://contrib.rocks/image?repo=RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI" />
|
||||
</a>
|
||||
</a>
|
||||
```
|
||||
|
||||
@ -1,61 +1,60 @@
|
||||
faiss ayarları hakkında ipuçları
|
||||
=============================
|
||||
|
||||
# faiss hakkında
|
||||
faiss, facebook araştırma tarafından geliştirilen, yoğun vektörler için yakınsaklık aramaları için bir kütüphanedir ve birçok yaklaşık yakınsaklık arama yöntemini verimli bir şekilde uygular.
|
||||
Yaklaşık Yakınsaklık Arama, biraz doğruluktan ödün vererek benzer vektörleri hızlı bir şekilde bulur.
|
||||
# faiss Ayar İpuçları
|
||||
==================
|
||||
|
||||
## RVC'de faiss
|
||||
RVC'de, HuBERT tarafından dönüştürülen özelliklerin gömülmesi için eğitim verilerinden oluşturulan gömülmelerle benzer gömülmeleri arar ve onları karıştırarak orijinal konuşmaya daha yakın bir dönüşüm elde ederiz. Ancak, bu arama zaman alıyorsa, yaklaşık yakınsaklık arama kullanarak yüksek hızlı dönüşüm elde edilir.
|
||||
# faiss Hakkında
|
||||
faiss, yoğun vektörler için komşuluk aramalarının bir kütüphanesidir ve birçok yaklaşık komşuluk arama yöntemini verimli bir şekilde uygular. Facebook araştırma tarafından geliştirilen faiss, benzer vektörleri hızlı bir şekilde bulurken bazı doğruluğu feda eder.
|
||||
|
||||
# Uygulama genel bakışı
|
||||
## RVC'de faiss Kullanımı
|
||||
RVC'de, HuBERT tarafından dönüştürülen özelliklerin gömülmesi için eğitim verisinden oluşturulan gömme ile benzer gömlemeleri ararız ve bunları karıştırarak orijinal konuşmaya daha yakın bir dönüşüm elde ederiz. Ancak bu arama basitçe yapıldığında zaman alır, bu nedenle yaklaşık komşuluk araması kullanarak yüksek hızlı dönüşüm sağlanır.
|
||||
|
||||
# Uygulama Genel Bakış
|
||||
Modelin bulunduğu '/logs/your-experiment/3_feature256' dizininde, her ses verisinden HuBERT tarafından çıkarılan özellikler bulunur.
|
||||
Burası, dosya adına göre sıralanmış npy dosyalarını okuyarak vektörleri birleştirerek büyük npy oluşturur. (Bu vektörün şekli [N, 256].)
|
||||
Büyük npy, /logs/your-experiment/total_fea.npy olarak kaydedildikten sonra faiss ile eğitilir.
|
||||
Buradan, dosya adına göre sıralanmış npy dosyalarını okuyarak vektörleri birleştirip büyük_npy'yi oluştururuz. (Bu vektörün şekli [N, 256] şeklindedir.)
|
||||
Büyük_npy'yi /logs/your-experiment/total_fea.npy olarak kaydettikten sonra, onu faiss ile eğitiriz.
|
||||
|
||||
Bu makalede, bu parametrelerin anlamını açıklayacağım.
|
||||
|
||||
# Yöntemin Açıklaması
|
||||
## indeks fabrikası
|
||||
Bir indeks fabrikası, birden çok yaklaşık yakınsaklık arama yöntemini bir dize olarak bağlayan benzersiz bir faiss gösterimidir.
|
||||
Bu, indeks fabrikası dizesini değiştirerek kolayca çeşitli yaklaşık yakınsaklık arama yöntemlerini denemenize olanak tanır.
|
||||
RVC'de bunu şu şekilde kullanıyoruz:
|
||||
## İndeks Fabrikası
|
||||
Bir indeks fabrikası, birden fazla yaklaşık komşuluk arama yöntemini bir dizi olarak bağlayan benzersiz bir faiss gösterimidir. Bu, indeks fabrikası dizesini değiştirerek basitçe çeşitli yaklaşık komşuluk arama yöntemlerini denemenizi sağlar.
|
||||
RVC'de bunu şu şekilde kullanırız:
|
||||
|
||||
```python
|
||||
index = faiss.index_factory(256, "IVF%s,Flat" % n_ivf)
|
||||
```
|
||||
index_factory'nin argümanları arasında ilk olarak vektörün boyutu, ikinci olarak indeks fabrikası dizesi ve üçüncü olarak kullanılacak mesafe bulunur.
|
||||
index_factory'nin argümanları arasında ilk vektör boyutu, ikinci indeks fabrikası dizesi ve üçüncü kullanılacak mesafe yer alır.
|
||||
|
||||
Daha ayrıntılı gösterim için
|
||||
https://github.com/facebookresearch/faiss/wiki/The-index-factory
|
||||
|
||||
## mesafe için indeks
|
||||
Aşağıda gömülmenin benzerliğinde kullanılan iki tipik indeks bulunur.
|
||||
## Mesafe İçin İndeks
|
||||
Aşağıdaki gibi gömme benzerliği olarak kullanılan iki tipik indeks bulunur.
|
||||
|
||||
- Öklidyen mesafesi (METRIC_L2)
|
||||
- Öklidyen mesafe (METRIC_L2)
|
||||
- iç çarpım (METRIC_INNER_PRODUCT)
|
||||
|
||||
Öklidyen mesafesi, her boyutta kare farkı alır, tüm boyutlardaki farkları toplar ve ardından karekökünü alır. Bu, günlük hayatta kullandığımız 2D ve 3D'deki mesafeyle aynıdır.
|
||||
İç çarpım, doğrudan bir benzerlik indeksi olarak kullanılmaz, genellikle L2 normuyla normalize edildikten sonra iç çarpım alınan kosinüs benzerliği kullanılır.
|
||||
Öklidyen mesafe, her boyutta karesel farkı alır, tüm boyutlardaki farkları toplar ve ardından karekök alır. Bu, günlük hayatta kullandığımız 2D ve 3D'deki mesafeye benzer.
|
||||
İç çarpım, çoğunlukla L2 norm ile normalize edildikten sonra iç çarpımı alan ve genellikle kosinüs benzerliği olarak kullanılan bir benzerlik göstergesi olarak kullanılır.
|
||||
|
||||
Hangisinin daha iyi olduğu duruma bağlıdır, ancak word2vec tarafından elde edilen gömülme ve ArcFace ile öğrenilmiş benzer görüntü arama modellerinde genellikle kosinüs benzerliği kullanılır. numpy ile X vektörüne l2 normalizasyonu yapmak için aşağıdaki kodu eps değerini sıfıra bölme hatasından kaçınmak için yeterince küçük bir değerle kullanabilirsiniz.
|
||||
Hangisinin daha iyi olduğu duruma bağlıdır, ancak kosinüs benzerliği genellikle word2vec tarafından elde edilen gömme ve ArcFace tarafından öğrenilen benzer görüntü alım modellerinde kullanılır. Vektör X'i numpy ile l2 normalize yapmak isterseniz, 0 bölme hatasından kaçınmak için yeterince küçük bir eps ile şu kodu kullanabilirsiniz:
|
||||
|
||||
```python
|
||||
X_normed = X / np.maximum(eps, np.linalg.norm(X, ord=2, axis=-1, keepdims=True))
|
||||
```
|
||||
|
||||
Ayrıca, indeks fabrikasında hesaplama için kullanılan mesafe indeksini üçüncü argüman olarak geçerek hesaplanan mesafeyi değiştirebilirsiniz.
|
||||
Ayrıca, indeks fabrikası için üçüncü argüman olarak geçirilecek değeri seçerek hesaplamada kullanılan mesafe indeksini değiştirebilirsiniz.
|
||||
|
||||
```python
|
||||
index = faiss.index_factory(dimention, text, faiss.METRIC_INNER_PRODUCT)
|
||||
```
|
||||
|
||||
## IVF
|
||||
IVF (Ters dosya indeksleri), tam metin aramasındaki ters indekse benzer bir algoritmadır.
|
||||
Öğrenme sırasında, arama hedefi kmeans ile kümeleme yapılır ve küme merkezi ile Voronoi bölümlenmesi yapılır. Her veri noktası bir kümeye atanır, bu nedenle veri noktalarını kümelelerden arayan bir sözlük oluştururuz.
|
||||
IVF (Ters dosya indeksleri), tam metin aramasındaki ters indeksle benzer bir algoritmadır.
|
||||
Öğrenme sırasında, arama hedefi kmeans ile kümelendirilir ve küme merkezi kullanılarak Voronoi bölütleme gerçekleştirilir. Her veri noktasına bir küme atanır, bu nedenle veri noktalarını kümeden arayan bir sözlük oluştururuz.
|
||||
|
||||
Örneğin, kümeler şu şekilde atanırsa:
|
||||
|index|Küme|
|
||||
Örneğin, kümelere aşağıdaki gibi atanmışsa
|
||||
|index|Cluster|
|
||||
|-----|-------|
|
||||
|1|A|
|
||||
|2|B|
|
||||
@ -63,43 +62,43 @@ IVF (Ters dosya indeksleri), tam metin aramasındaki ters indekse benzer bir alg
|
||||
|4|C|
|
||||
|5|B|
|
||||
|
||||
Sonuçta elde edilen ters indeks aşağıdaki gibi görünecektir:
|
||||
Elde edilen ters indeks şu şekildedir:
|
||||
|
||||
|küme|index|
|
||||
|cluster|index|
|
||||
|-------|-----|
|
||||
|A|1, 3|
|
||||
|B|2, 5|
|
||||
|C|4|
|
||||
|
||||
Arama yaparken, önce kümelerden n_probe kümeleri arar ve ardından her kümeye ait veri noktalarının mesafesini hesaplar.
|
||||
Arama yaparken, önce kümeden n_probe küme ararız ve ardından her küme için ait veri noktalarının mesafelerini hesaplarız.
|
||||
|
||||
# Önerilen parametreler
|
||||
Önerilen bir indeks seçme konusunda resmi yönergeler bulunur, bu nedenle buna göre açıklayacağım.
|
||||
# Tavsiye Edilen Parametreler
|
||||
Resmi olarak nasıl bir indeks seçileceği konusunda rehberler bulunmaktadır, bu nedenle buna uygun olarak açıklayacağım.
|
||||
https://github.com/facebookresearch/faiss/wiki/Guidelines-to-choose-an-index
|
||||
|
||||
1M'den küçük veri kümeleri için, Nisan 2023 itibarıyla faiss tarafından mevcut olan en verimli yöntem 4bit-PQ'dir.
|
||||
Bunu IVF ile birleştirerek, 4bit-PQ ile adayları daraltabilir ve nihayetinde doğru bir indeksle mesafeyi yeniden hesaplayarak aşağıdaki indeks fabrikasını kullanarak tanımlayabiliriz.
|
||||
|
||||
1M'den düşük veri kümeleri için, N sayısı için 4bit-PQ, Nisan 2023 itibariyle faiss'de mevcut en verimli yöntemdir.
|
||||
Bunu IVF ile birleştirerek adayları 4bit-PQ ile daraltmak ve nihayet doğru bir indeksle mesafeyi yeniden hesaplamak, aşağıdaki indeks fabrikas
|
||||
|
||||
ını kullanarak açıklanabilir.
|
||||
|
||||
```python
|
||||
index = faiss.index_factory(256, "IVF1024,PQ128x4fs,RFlat")
|
||||
```
|
||||
|
||||
## IVF için Önerilen Parametreler
|
||||
Çok fazla IVF'nin olduğu durumu düşünün. Örneğin, IVF tarafından verilerin sayısı için kalın nicelleme yapıldığında, bu, basit bir tam arama ile aynıdır ve verimsizdir.
|
||||
1M veya daha az için IVF değerleri, veri noktalarının N sayısı için 4*sqrt(N) ~ 16*sqrt(N) arasında önerilir.
|
||||
## IVF İçin Tavsiye Edilen Parametreler
|
||||
Çok sayıda IVF durumunu düşünün. Örneğin, veri sayısı için IVF tarafından kabaca nicelleme yapılırsa, bu basit bir tükenmez arama ile aynıdır ve verimsizdir.
|
||||
1M veya daha az için IVF değerleri, N veri noktaları için 4*sqrt(N) ~ 16*sqrt(N) arasında tavsiye edilir.
|
||||
|
||||
n_probes sayısı arttıkça hesaplama süresi arttığından, doğruluk ile danışın ve uygun şekilde seçin. Kişisel olarak RVC'nin bu kadar hassas olmasını gerektiren bir durum olmadığını düşünüyorum, bu nedenle n_probe = 1 yeterlidir.
|
||||
Hesaplama süresi n_probes sayısına orantılı olarak arttığından, doğrulukla danışmanlık yapın ve uygun şekilde seçin. Kişisel olarak, RVC'nin bu kadar doğruluk gerektirmediğini düşünüyorum, bu nedenle n_probe = 1 uygundur.
|
||||
|
||||
## FastScan
|
||||
FastScan, bunları kayıtlarda gerçekleştirerek onları kartez ürün kuantizasyonu ile yüksek hızda mesafeye yaklaşık olarak yapılmasını sağlayan bir yöntemdir.
|
||||
Kartez ürün kuantizasyonu, öğrenme sırasında her d boyut için (genellikle d = 2) bağımsız olarak kümeleme yapar, küme merkezleri arasındaki mesafeyi önceden hesaplar ve bir arama tablosu oluşturur. Tahmin sırasında her boyutun mesafesi, arama tablosuna bakarak O(1) olarak hesaplanabilir.
|
||||
Bu nedenle PQ'dan sonra belirttiğiniz sayı genellikle vektörün yarısı olarak belirtir.
|
||||
FastScan, bunları kaydedicilerde gerçekleştirerek onları Kartez ürünü nicelleme ile hızlı yaklaşık mesafe sağlayan bir yöntemdir.
|
||||
Kartez ürünü nicelleme öğrenme sırasında her d boyut için (genellikle d = 2) kümeleme yapar, küme merkezlerini önceden hesaplar ve küme merkezleri arasındaki mesafeyi hesaplar ve bir arama tablosu oluşturur. Tahmin yaparken, her boyutun mesafesi arama tablosuna bakarak O(1) hesaplanabilir.
|
||||
PQ sonrası belirttiğiniz sayı genellikle vektörün yarısı olan boyutu belirtir.
|
||||
|
||||
FastScan hakkında daha ayrıntılı bilgi için lütfen resmi belgelere başvurun.
|
||||
FastScan hakkında daha ayrıntılı açıklama için lütfen resmi belgelere başvurun.
|
||||
https://github.com/facebookresearch/faiss/wiki/Fast-accumulation-of-PQ-and-AQ-codes-(FastScan)
|
||||
|
||||
## RFlat
|
||||
RFlat, FastScan ile hesaplanan yaklaşık mesafeyi indeks fabrikasının üçüncü argümanı ile belirtilen tam mesafe ile yeniden hesaplamak için bir talimattır.
|
||||
K-en yakın komşuyu alırken, k*k_factor kadar nokta yeniden hesaplanır.
|
||||
RFlat, FastScan ile hesaplanan kesirli mesafeyi indeks fabrikasının üçüncü argümanı tarafından belirtilen doğru mesafe ile yeniden hesaplamak için bir talimattır.
|
||||
k komşuları alırken, k*k_factor nokta yeniden hesaplanır.
|
||||
|
||||
@ -1,96 +1,103 @@
|
||||
## Soru 1: FFmpeg hatası/utf8 hatası.
|
||||
Muhtemelen bir FFmpeg sorunu değil, ses yolunda bir sorun var;
|
||||
## Q1: FFmpeg Hatası/UTF8 Hatası
|
||||
Büyük olasılıkla bu bir FFmpeg sorunu değil, daha çok ses dosyası yolunda bir sorun;
|
||||
|
||||
FFmpeg, boşluklar ve () gibi özel karakterler içeren yolları okurken bir hata ile karşılaşabilir ve FFmpeg hatası oluşturabilir; ve eğitim setinin sesleri Çince yollar içeriyorsa, bunları filelist.txt'ye yazmak utf8 hatasına neden olabilir.
|
||||
FFmpeg, boşluklar ve () gibi özel karakterler içeren yolları okurken bir hata ile karşılaşabilir; ve eğitim setinin ses dosyaları Çin karakterleri içeriyorsa, bunlar filelist.txt'ye yazıldığında utf8 hatasına neden olabilir.<br>
|
||||
|
||||
## Soru 2: "Tek Tıklamayla Eğitim" sonrasında indeks dosyası bulunamıyor.
|
||||
"Training is done. The program is closed" şeklinde görüntüleniyorsa, model başarılı bir şekilde eğitilmiş demektir ve sonraki hatalar yanıltıcı olabilir;
|
||||
## Q2: "Tek Tıklamayla Eğitim" Sonrası İndeks Dosyası Bulunamıyor
|
||||
Eğer "Eğitim tamamlandı. Program kapatıldı." mesajını görüyorsa, model başarıyla eğitilmiş demektir ve sonraki hatalar sahte;
|
||||
|
||||
Tek tıklamalı eğitim sonrasında "added" indeks dosyasının eksik olması, eğitim setinin çok büyük olmasından kaynaklanabilir ve indeksin eklenmesinin takılmasına neden olabilir; bunun çözümü, indeksi eklerken bellek aşımı sorununu çözen toplu işlemi kullanmaktır. Geçici bir çözüm olarak, "Train Index" düğmesine tekrar tıklamayı deneyin.
|
||||
"Added" dizini oluşturulduğu halde "Tek Tıklamayla Eğitim" sonrası indeks dosyası bulunamıyorsa, bu genellikle eğitim setinin çok büyük olmasından kaynaklanabilir ve indeksin eklenmesi sıkışabilir. Bu sorun indeks eklerken bellek yükünü azaltmak için toplu işlem yaparak çözülmüştür. Geçici bir çözüm olarak, "Eğitim İndeksini Eğit" düğmesine tekrar tıklamayı deneyin.<br>
|
||||
|
||||
## Soru 3: Eğitim sonrasında "Timbre Inferencing" bölümünde model bulunamıyor
|
||||
"Refresh timbre list"e tıklayın ve tekrar kontrol edin; hala görünmüyorsa, eğitim sırasında hatalar olup olmadığını kontrol edin ve geliştiricilere ek analiz için konsol, web UI ve logs/experiment_name/*.log ekran görüntüleri gönderin.
|
||||
## Q3: Eğitim Sonrası "Tonlama İnceleniyor" Bölümünde Model Bulunamıyor
|
||||
"Lanetleme İstemi Listesini Yenile" düğmesine tıklayarak tekrar kontrol edin; hala görünmüyorsa, eğitim sırasında herhangi bir hata olup olmadığını kontrol edin ve geliştiricilere daha fazla analiz için konsol, web arayüzü ve logs/experiment_name/*.log ekran görüntülerini gönderin.<br>
|
||||
|
||||
## Soru 4: Bir modeli nasıl paylaşabilirim/Başkalarının modellerini nasıl kullanabilirim?
|
||||
rvc_root/logs/experiment_name klasöründe depolanan pth dosyaları, paylaşım veya çıkarım için değil, yeniden üretilebilirlik ve daha fazla eğitim için deney kontrol noktalarını depolamak içindir. Paylaşılacak model, weights klasöründeki 60+MB pth dosyası olmalıdır;
|
||||
## Q4: Bir Model Nasıl Paylaşılır/Başkalarının Modelleri Nasıl Kullanılır?
|
||||
rvc_root/logs/experiment_name dizininde saklanan pth dosyaları paylaşım veya çıkarım için değildir, bunlar deney checkpoint'larıdır ve çoğaltılabilirlik ve daha fazla eğitim için saklanır. Paylaşılacak olan model, weights klasöründeki 60+MB'lık pth dosyası olmalıdır;
|
||||
|
||||
Gelecekte, weights/exp_name.pth ve logs/exp_name/added_xxx.index birleştirilerek, manuel indeks girişi gerektirmeyen bir tek weights/exp_name.zip dosyası oluşturulacak; bu nedenle, farklı bir makinede eğitime devam etmek istemiyorsanız, pth dosyasını değil zip dosyasını paylaşın;
|
||||
Gelecekte, weights/exp_name.pth ve logs/exp_name/added_xxx.index birleştirilerek tek bir weights/exp_name.zip dosyasına dönüştürülecek ve manuel indeks girişi gereksinimini ortadan kaldıracaktır; bu nedenle pth dosyasını değil, farklı bir makinede eğitime devam etmek istemezseniz zip dosyasını paylaşın;
|
||||
|
||||
Logs klasöründen weights klasörüne birkaç yüz MB'lık pth dosyalarını zorlama çıkarım için kopyalamak/paylaşmak, eksik f0, tgt_sr veya diğer anahtarlar gibi hatalara neden olabilir. Alt kısımdaki ckpt sekmesini kullanarak manuel veya otomatik olarak (bilgiler logs/exp_name'de bulunuyorsa) ton infomasyonu ve hedef ses örnekleme hızı seçmeyi deneyin ve ardından daha küçük modeli çıkarın. Çıkarıldıktan sonra weights klasöründe 60+ MB'lık bir pth dosyası olacak ve sesleri yenileyerek kullanabilirsiniz.
|
||||
Çıkarılmış modelleri zorlama çıkarım için logs klasöründen weights klasörüne birkaç yüz MB'lık pth dosyalarını kopyalamak/paylaşmak, eksik f0, tgt_sr veya diğer anahtarlar gibi hatalara neden olabilir. Smaller modeli manuel veya otomatik olarak çıkarmak için alttaki ckpt sekmesini kullanmanız gerekmektedir (eğer bilgi logs/exp_name içinde bulunuyorsa), pitch bilgisini ve hedef ses örnekleme oranı seçeneklerini seçmeli ve ardından daha küçük modele çıkarmalısınız. Çıkardıktan sonra weights klasöründe 60+ MB'lık bir pth dosyası olacaktır ve sesleri yeniden güncelleyebilirsiniz.<br>
|
||||
|
||||
## Soru 5: Bağlantı Hatası.
|
||||
Muhtemelen konsolu (siyah komut satırı penceresini) kapattınız.
|
||||
## Q5: Bağlantı Hatası
|
||||
Büyük ihtimalle konsolu (siyah komut satırı penceresi) kapatmış olabilirsiniz.<br>
|
||||
|
||||
## Soru 6: WebUI'de 'Expecting value: line 1 column 1 (char 0)' hatası.
|
||||
Sistem LAN proxy/global proxy'yi devre dışı bırakın ve sonra yenileyin.
|
||||
## Q6: Web Arayüzünde 'Beklenen Değer: Satır 1 Sütun 1 (Karakter 0)' Hatası
|
||||
Lütfen sistem LAN proxy/global proxy'sini devre dışı bırakın ve ardından sayfayı yenileyin.<br>
|
||||
|
||||
## Soru 7: WebUI olmadan nasıl eğitilir ve sonuçlandırılır?
|
||||
Eğitim betiği:
|
||||
Eğitimi WebUI'de çalıştırabilirsiniz, ve mesaj penceresinde veri seti ön işleme ve eğitiminin komut satırı sürümleri gösterilecektir.
|
||||
## Q7: WebUI Olmadan Nasıl Eğitim Yapılır ve Tahmin Yapılır?
|
||||
Eğitim komut dosyası:<br>
|
||||
Önce WebUI'de eğitimi çalıştırabilirsiniz, ardından veri seti önişleme ve eğitiminin komut satırı sürümleri mesaj penceresinde görüntülenecektir.<br>
|
||||
|
||||
Sonuçlandırma betiği:
|
||||
https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/blob/main/myinfer.py
|
||||
Tahmin komut dosyası:<br>
|
||||
https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/blob/main/myinfer.py<br>
|
||||
|
||||
Örneğin:
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
runtime\python.exe myinfer.py 0 "E:\codes\py39\RVC-beta\todo-songs\1111.wav" "E:\codes\py39\logs\mi-test\added_IVF677_Flat_nprobe_7.index" harvest "test.wav" "weights/mi-test.pth" 0.6 cuda:0 True
|
||||
```
|
||||
örn:<br>
|
||||
|
||||
f0up_key=sys.argv[1]
|
||||
input_path=sys.argv[2]
|
||||
index_path=sys.argv[3]
|
||||
f0method=sys.argv[4]#harvest or pm
|
||||
opt_path=sys.argv[5]
|
||||
model_path=sys.argv[6]
|
||||
index_rate=float(sys.argv[7])
|
||||
device=sys.argv[8]
|
||||
is_half=bool(sys.argv[9])
|
||||
runtime\python.exe myinfer.py 0 "E:\codes\py39\RVC-beta\todo-songs\1111.wav" "E:\codes\py39\logs\mi-test\added_IVF677_Flat_nprobe_7.index" harvest "test.wav" "weights/mi-test.pth" 0.6 cuda:0 True<br>
|
||||
|
||||
## Soru 8: Cuda hatası/Cuda bellek dışı.
|
||||
Küçük bir olasılıkla CUDA yapılandırmasında bir sorun olabilir veya cihaz desteklenmiyor olabilir; daha olası bir şekilde, yeterli belleğiniz yoktur (bellek dışı).
|
||||
|
||||
Eğitim için, toplu boyutunu azaltın (1'e düşürmek hala yeterli değilse, grafik kartını değiştirmeniz gerekebilir); sonuçlandırma için, config.py dosyasında x_pad, x_query, x_center ve x_max ayarlarını ihtiyaca göre ayarlayın. 4G veya daha düşük bellekli kartlar (örn. 1060(3G) ve çeşitli 2G kartlar) terk edilebilir, ancak 4G bellekli kartların hala bir şansı vardır.
|
||||
f0up_key=sys.argv[1]<br>
|
||||
input_path=sys.argv[2]<br>
|
||||
index_path=sys.argv[3]<br>
|
||||
f0method=sys.argv[4]#harvest or pm<br>
|
||||
opt_path=sys.argv[5]<br>
|
||||
model_path=sys.argv[6]<br>
|
||||
index_rate=float(sys.argv[7])<br>
|
||||
device=sys.argv[8]<br>
|
||||
is_half=bool(sys.argv[9])<br>
|
||||
|
||||
## Soru 9: Optimal kaç total_epoch kullanmalıyım?
|
||||
Eğitim veri setinin ses kalitesi düşük ve gürültü seviyesi yüksekse, 20-30 epoch yeterlidir. Çok yüksek bir değer ayarlamak, düşük kaliteli eğitim setinizin ses kalitesini artırmaz.
|
||||
## Q8: Cuda Hatası/Cuda Bellek Yetersizliği
|
||||
Küçük bir ihtimalle CUDA konfigürasyonunda bir problem olabilir veya cihaz desteklenmiyor olabilir; daha muhtemel olarak yetersiz bellek olabilir (bellek yetersizliği).<br>
|
||||
|
||||
Eğitim setinin ses kalitesi yüksek, gürültü sevi
|
||||
Eğitim için toplu işlem boyutunu azaltın (1'e indirgemek yeterli değilse, grafik kartını değiştirmeniz gerekebilir); çıkarım için ise config.py dosyasındaki x_pad, x_query, x_center ve x_max ayarlarını ihtiyaca göre düzenleyin. 4GB veya daha düşük bellekli kartlar (örneğin 1060(3G) ve çeşit
|
||||
|
||||
yesi düşük ve yeterli süresi varsa, artırabilirsiniz. 200 kabul edilebilir (çünkü eğitim hızlıdır ve yüksek kaliteli bir eğitim seti hazırlayabiliyorsanız, GPU'nuz muhtemelen sorunsuz bir şekilde daha uzun bir eğitim süresini işleyebilir).
|
||||
li 2GB kartlar) terk edilebilir, 4GB bellekli kartlar hala bir şansı vardır.<br>
|
||||
|
||||
## Soru 10: Ne kadar eğitim verisi süresine ihtiyacım var?
|
||||
Yaklaşık 10 dakika ile 50 dakika arasında bir veri seti önerilir.
|
||||
## Q9: Optimal Olarak Kaç total_epoch Gerekli?
|
||||
Eğitim veri setinin ses kalitesi düşük ve gürültü seviyesi yüksekse, 20-30 dönem yeterlidir. Fazla yüksek bir değer belirlemek, düşük kaliteli eğitim setinizin ses kalitesini artırmaz.<br>
|
||||
|
||||
Sağlam ses kalitesi ve düşük taban gürültü garantiliyse, veri seti seslerinin homojen olması durumunda daha fazla ekleyebilirsiniz.
|
||||
Eğitim setinin ses kalitesi yüksek, gürültü seviyesi düşük ve yeterli süre varsa, bu değeri artırabilirsiniz. 200 kabul edilebilir bir değerdir (çünkü eğitim hızlıdır ve yüksek kaliteli bir eğitim seti hazırlayabiliyorsanız, GPU'nuz muhtemelen uzun bir eğitim süresini sorunsuz bir şekilde yönetebilir).<br>
|
||||
|
||||
Yüksek seviye bir eğitim seti için (düzgün + belirgin bir ton), 5 dakika ile 10 dakika arasında yeterlidir.
|
||||
## Q10: Kaç Dakika Eğitim Verisi Süresi Gerekli?
|
||||
|
||||
1 dakika ile 2 dakika veriyle başarıyla eğitim yapan bazı insanlar var, ancak başarı başkaları tarafından tekrarlanabilir değil ve çok bilgi verici değil. Bu, eğitim setinin çok belirgin bir tona sahip olmasını (örneğin yüksek frekanslı havadar anime kız sesi gibi) ve ses kalitesinin yüksek olmasını gerektirir; 1 dakikadan daha kısa veriler şu ana kadar başarılı bir şekilde deneme yapılmamıştır. Bu önerilmez.
|
||||
10 ila 50 dakika arası bir veri seti önerilir.<br>
|
||||
|
||||
## Soru 11: İndeks oranı nedir ve nasıl ayarlanır?
|
||||
Önceden eğitilmiş modelin ve çıkarım kaynağının ton kalitesi, eğitim setinin ton kalitesinden daha yüksekse, bunlar çıkarım sonucunun ton kalitesini artırabilir, ancak eğitim setinin tonuna göre değil, genellikle "ton sızıntısı" olarak adlandırılan eğitim setinin tonuna göre bir ton eğilimine yol açabilir.
|
||||
Garantili yüksek ses kalitesi ve düşük arka plan gürültüsü varsa, veri setinin tonlaması homojen ise daha fazlası eklenebilir.<br>
|
||||
|
||||
İndeks oranı, ton sızıntı sorununu azaltmak/çözmek için kullanılır. İndeks oranı 1 olarak ayarlandığında, teorik olarak çıkarım kaynağından hiç ton sızıntısı olmaz ve ton kalitesi daha çok eğitim setine yönlendirilir. Eğitim seti, çıkarım kaynağından ses kalitesi açısından daha düşükse, daha yüksek bir indeks oranı ses kalitesini azaltabilir. 0'a indirildiğinde, eğitim seti tonlarını korumak için çıkarım karışımı kullanma etkisi yoktur.
|
||||
Yüksek seviyede bir eğitim seti (zarif ve belirgin tonlama), 5 ila 10 dakika arası uygundur.<br>
|
||||
|
||||
Eğitim seti iyi ses kalitesine sahipse ve uzun süreliyse, total_epoch'ı artırın, modelin kendi başına çıkarım kaynağına ve önceden eğitilmiş temel modeline başvurma olasılığı azaldığında ve "ton sızıntısı" çok az olduğunda, indeks oranı önemli değildir ve hatta indeks dosyası oluşturmak/paylaşmak zorunda kalmazsınız.
|
||||
1 ila 2 dakika veri ile başarılı bir şekilde eğitim yapan bazı insanlar olsa da, başarı diğerleri tarafından tekrarlanabilir değil ve çok bilgilendirici değil. Bu, eğitim setinin çok belirgin bir tonlamaya sahip olmasını (örneğin yüksek frekansta havadar bir anime kız sesi gibi) ve ses kalitesinin yüksek olmasını gerektirir; 1 dakikadan daha kısa süreli veri denenmemiştir ve önerilmez.<br>
|
||||
|
||||
## Soru 12: Çıkarırken hangi gpu'yu seçmeliyim?
|
||||
config.py dosyasında, "device cuda:" dan sonra kart numarasını seçin.
|
||||
|
||||
Kart numarası ile grafik kartı arasındaki eşleştirmeyi eğitim sekmesinin grafik kartı bilgisi bölümünde görebilirsiniz.
|
||||
## Q11: İndeks Oranı Nedir ve Nasıl Ayarlanır?
|
||||
Eğer önceden eğitilmiş model ve tahmin kaynağının ton kalitesi, eğitim setinden daha yüksekse, tahmin sonucunun ton kalitesini yükseltebilirler, ancak altta yatan modelin/tahmin kaynağının tonu yerine eğitim setinin tonuna yönelik olası bir ton önyargısıyla sonuçlanır, bu genellikle "ton sızıntısı" olarak adlandırılır.<br>
|
||||
|
||||
## Soru 13: Eğitimin ortasında kaydedilen modeli nasıl kullanabilirim?
|
||||
Çıkartma modeli, ckpt processing sekmesinin alt kısmında kaydedin.
|
||||
İndeks oranı, ton sızıntı sorununu azaltmak/çözmek için kullanılır. İndeks oranı 1 olarak ayarlandığında, teorik olarak tahmin kaynağından ton sızıntısı olmaz ve ton kalitesi daha çok eğitim setine yönelik olur. Eğer eğitim seti, tahmin kaynağından daha düşük ses kalitesine sahipse, daha yüksek bir indeks oranı ses kalitesini azaltabilir. Oranı 0'a düşürmek, eğitim seti tonlarını korumak için getirme karıştırmasını kullanmanın etkisine sahip değildir.<br>
|
||||
|
||||
## Soru 14: Dosya/bellek hatası (eğitim sırasında)?
|
||||
Çok fazla işlem ve belleğiniz yeterli değil. Bunun düzeltilmesi için:
|
||||
Eğer eğitim seti iyi ses kalitesine ve uzun süreye sahipse, total_epoch'u artırın. Model, tahmin kaynağına ve önceden eğitilmiş alt modeline daha az başvurduğunda ve "ton sızıntısı" daha az olduğunda, indeks oranı önemli değil ve hatta indeks dosyası oluşturmak/paylaşmak gerekli değildir.<br>
|
||||
|
||||
1. "Threads of CPU" alanında girişi azaltın.
|
||||
2. Eğitim setini daha kısa ses dosyalarına önceden kesin.
|
||||
## Q12: Tahmin Yaparken Hangi GPU'yu Seçmeli?
|
||||
config.py dosyasında "device cuda:" ardından kart numarasını seçin.<br>
|
||||
|
||||
## Soru 15: Daha fazla veri kullanarak nasıl eğitime devam ederim?
|
||||
Adım 1: Tüm wav verilerini path2'ye koyun.
|
||||
Adım 2: exp_name2+path2 -> veri kümesini işleyin ve özellik çıkarın.
|
||||
Adım 3: exp_name1 (önceki deneyiminiz) en son G ve D dosyalarını exp_name2 klasörüne kopyalayın.
|
||||
Adım 4: "train the model" düğmesine tıklayın ve önceki deneyiminiz model epoğunun başlangıcından itibaren eğitime devam edecektir.
|
||||
Kart numarası ile grafik kartı arasındaki eşleme, eğitim sekmesinin grafik kartı bilgileri bölümünde görülebilir.<br>
|
||||
|
||||
## Q13: Eğitimin Ortasında Kaydedilen Model Nasıl Kullanılır?
|
||||
Kaydetme işlemini ckpt işleme sekmesinin altında yer alan model çıkarımı ile yapabilirsiniz.
|
||||
|
||||
## Q14: Dosya/Bellek Hatası (Eğitim Sırasında)?
|
||||
Çok fazla işlem ve yetersiz bellek olabilir. Bu sorunu düzeltebilirsiniz:
|
||||
|
||||
1. "CPU İş Parçacıkları" alanındaki girişi azaltarak.
|
||||
|
||||
2. Eğitim verisini daha kısa ses dosyalarına önceden keserek.
|
||||
|
||||
## Q15: Daha Fazla Veri Kullanarak Eğitime Nasıl Devam Edilir?
|
||||
|
||||
Adım 1: Tüm wav verilerini path2 dizinine yerleştirin.
|
||||
|
||||
Adım 2: exp_name2+path2 -> veri setini önişleme ve özellik çıkarma.
|
||||
|
||||
Adım 3: exp_name1 (önceki deneyinizin) en son G ve D dosyalarını exp_name2 klasörüne kopyalayın.
|
||||
|
||||
Adım 4: "modeli eğit" düğmesine tıklayın ve önceki deneyinizin model döneminden başlayarak eğitime devam edecektir.
|
||||
|
||||
@ -1,68 +1,67 @@
|
||||
RVC Eğitimi için Talimatlar ve İpuçları
|
||||
===========================================
|
||||
## RVC Eğitimi için Talimatlar ve İpuçları
|
||||
======================================
|
||||
Bu TALİMAT, veri eğitiminin nasıl yapıldığını açıklamaktadır.
|
||||
|
||||
Bu TIPS, veri eğitiminin nasıl yapıldığını açıklar.
|
||||
|
||||
# Eğitim Süreci
|
||||
Eğitim sekmesinde adımları takip ederek açıklayacağım.
|
||||
# Eğitim Akışı
|
||||
Eğitim sekmesindeki adımları takip ederek açıklayacağım.
|
||||
|
||||
## Adım 1
|
||||
Burada deney adını ayarlayın.
|
||||
Deney adını burada belirleyin.
|
||||
|
||||
Ayrıca burada modelin pitch'i dikkate alıp almayacağını da belirtebilirsiniz.
|
||||
Eğer model pitch'i dikkate almazsa, model daha hafif olacak ancak şarkı söyleme için uygun olmayacaktır.
|
||||
Ayrıca burada modelin pitch'i dikkate alıp almayacağını da belirleyebilirsiniz.
|
||||
Eğer model pitch'i dikkate almazsa, model daha hafif olacak, ancak şarkı söyleme için uygun olmayacaktır.
|
||||
|
||||
Her deney için veriler `/logs/deney-adınız/` klasörüne yerleştirilir.
|
||||
Her deney için veriler `/logs/your-experiment-name/` dizinine yerleştirilir.
|
||||
|
||||
## Adım 2a
|
||||
Ses yüklenir ve ön işlem yapılır.
|
||||
Ses yüklenir ve ön işleme yapılır.
|
||||
|
||||
### Ses yükleme
|
||||
Ses içeren bir klasörü belirtirseniz, o klasördeki ses dosyaları otomatik olarak okunacaktır.
|
||||
Örneğin, `C:Kullanıcılar\hoge\sese` gibi bir klasör belirtirseniz, `C:Kullanıcılar\hoge\sese\voice.mp3` yüklenecek, ancak `C:Kullanıcılar\hoge\sese\klasör\voice.mp3` yüklenecektir.
|
||||
### Ses Yükleme
|
||||
Ses içeren bir klasör belirtirseniz, bu klasördeki ses dosyaları otomatik olarak okunur.
|
||||
Örneğin, `C:Users\hoge\voices` belirtirseniz, `C:Users\hoge\voices\voice.mp3` yüklenecek, ancak `C:Users\hoge\voices\dir\voice.mp3` yüklenmeyecektir.
|
||||
|
||||
Ses okumak için dahili olarak ffmpeg kullanıldığından, uzantı ffmpeg tarafından destekleniyorsa otomatik olarak okunacaktır.
|
||||
ffmpeg ile int16'ya dönüştürüldükten sonra, float32'ye çevrilir ve -1 ile 1 arasında normalize edilir.
|
||||
ffmpeg ile int16'ya dönüştürüldükten sonra float32'ye dönüştürülüp -1 ile 1 arasında normalize edilir.
|
||||
|
||||
### Gürültü Temizleme
|
||||
Ses, scipy'nin filtfilt fonksiyonu ile düzeltilir.
|
||||
Ses scipy'nin filtfilt işlevi ile yumuşatılır.
|
||||
|
||||
### Ses Ayırma
|
||||
Önceki işlemlerin ardından giriş sesi, belirli bir süreden (max_sil_kept=5 saniye?) daha uzun süren sessiz bölümleri algılayarak bölünür. Ses sessizlik üzerinde bölündükten sonra, sesi her 4 saniyede bir 0.3 saniyelik bir örtüşme ile bölünür. 4 saniye içinde ayrılan ses için, sesin ses düzeyi normalize edildikten sonra wav dosyasına çevrilir ve `/logs/deney-adınız/0_gt_wavs` klasörüne kaydedilir ve ardından 16k örnekleme hızında `/logs/deney-adınız/1_16k_wavs` klasörüne kaydedilir.
|
||||
İlk olarak, giriş sesi belirli bir süreden (max_sil_kept=5 saniye?) daha uzun süren sessiz kısımları tespit ederek böler. Sessizlik üzerinde ses bölündükten sonra sesi 4 saniyede bir 0.3 saniyelik bir örtüşme ile böler. 4 saniye içinde ayrılan sesler için ses normalleştirildikten sonra wav dosyası olarak `/logs/your-experiment-name/0_gt_wavs`'a, ardından 16 kHz örnekleme hızına dönüştürülerek `/logs/your-experiment-name/1_16k_wavs` olarak kaydedilir.
|
||||
|
||||
## Adım 2b
|
||||
### Pitch (Ton Yüksekliği) Çıkarma
|
||||
Wav dosyalarından pitch bilgisi çıkarılır. Parselmouth veya pyworld tarafından sağlanan yöntem kullanılarak pitch bilgisi (=f0) çıkarılır ve `/logs/deney-adınız/2a_f0` klasöründe kaydedilir. Daha sonra pitch bilgisi logaritmik olarak 1 ile 255 arasında bir tamsayıya dönüştürülür ve `/logs/deney-adınız/2b-f0nsf` klasöründe kaydedilir.
|
||||
### Pitch Çıkarımı
|
||||
Wav dosyalarından pitch bilgisi çıkarılır. ParSelMouth veya PyWorld'e dahili olarak yerleştirilmiş yöntemi kullanarak pitch bilgisi (=f0) çıkarılır ve `/logs/your-experiment-name/2a_f0` dizinine kaydedilir. Ardından pitch bilgisi logaritmik olarak 1 ile 255 arasında bir tamsayıya dönüştürülüp `/logs/your-experiment-name/2b-f0nsf` dizinine kaydedilir.
|
||||
|
||||
### Özelliklerin Çıkartılması
|
||||
Wav dosyası, HuBERT kullanılarak önceden gömme olarak çıkartılır. `/logs/deney-adınız/1_16k_wavs` klasöründe kaydedilen wav dosyası okunur, 256 boyutlu özelliklere HuBERT kullanılarak dönüştürülür ve `/logs/deney-adınız/3_feature256` klasöründe npy formatında kaydedilir.
|
||||
### Özellik Çıkarımı
|
||||
HuBERT'i kullanarak önceden gömme olarak wav dosyasını çıkarır. `/logs/your-experiment-name/1_16k_wavs`'a kaydedilen wav dosyasını okuyarak, wav dosyasını 256 boyutlu HuBERT özelliklerine dönüştürür ve npy formatında `/logs/your-experiment-name/3_feature256` dizinine kaydeder.
|
||||
|
||||
## Adım 3
|
||||
Modeli eğitin.
|
||||
### Yeni Başlayanlar İçin Terimler
|
||||
Derin öğrenmede, veri kümesi bölmeye ve öğrenmeye azar azar devam eder. Bir model güncellemesinde (adım), batch_size veri alınır ve tahminler ve hata düzeltmeleri yapılır. Bunun bir veri kümesi için bir kez yapılması bir epoch olarak sayılır.
|
||||
Modeli eğit.
|
||||
### Başlangıç Seviyesi Sözlüğü
|
||||
Derin öğrenmede, veri kümesi bölmeye ve öğrenmeye adım adım devam eder. Bir model güncellemesinde (adım), batch_size veri alınır ve tahminler ve hata düzeltmeleri yapılır. Bunun bir defa bir veri kümesi için yapılması bir dönem olarak sayılır.
|
||||
|
||||
Bu nedenle, öğrenme süresi adım başına öğrenme süresi x (veri kümesindeki veri sayısı / batch boyutu) x epoch sayısıdır. Genel olarak, batch boyutu ne kadar büyükse, öğrenme daha istikrarlı olur (adım başına öğrenme süresi ÷ batch boyutu) daha küçük olur, ancak daha fazla GPU belleği kullanır. GPU RAM, nvidia-smi komutu ile kontrol edilebilir. Makineye göre mümkün olduğunca batch boyutunu artırarak kısa sürede öğrenme yapılabilir.
|
||||
Bu nedenle, öğrenme zamanı adım başına öğrenme zamanı x (veri kümesindeki veri sayısı / batch boyutu) x dönem sayısıdır. Genel olarak, batch boyutu ne kadar büyükse, öğrenme daha istikrarlı hale gelir (adım başına öğrenme süresi ÷ batch boyutu) küçülür, ancak daha fazla GPU belleği kullanır. GPU RAM'ı nvidia-smi komutu ile kontrol edilebilir. Çalışma ortamının makinesine göre batch boyutunu mümkün olduğunca artırarak öğrenme süresini kısa sürede yapabilirsiniz.
|
||||
|
||||
### Önceden Eğitilmiş Modeli Belirtme
|
||||
RVC, modeli 0'dan değil önceden eğitilmiş ağırlıklardan başlayarak eğitmeye başlar, bu nedenle küçük bir veri kümesiyle eğitilebilir.
|
||||
RVC, modeli 0'dan değil önceden eğitilmiş ağırlıklardan başlatarak eğitir, bu nedenle küçük bir veri kümesi ile eğitilebilir.
|
||||
|
||||
Varsayılan olarak
|
||||
|
||||
- Eğer pitch'i dikkate alıyorsanız, `rvc-konumu/pretrained/f0G40k.pth` ve `rvc-konumu/pretrained/f0D40k.pth` yüklenir.
|
||||
- Eğer pitch'i dikkate almıyorsanız, `rvc-konumu/pretrained/f0G40k.pth` ve `rvc-konumu/pretrained/f0D40k.pth` yüklenir.
|
||||
- Eğer pitch'i dikkate alıyorsanız, `rvc-location/pretrained/f0G40k.pth` ve `rvc-location/pretrained/f0D40k.pth` yüklenir.
|
||||
- Eğer pitch'i dikkate almıyorsanız, yine `rvc-location/pretrained/f0G40k.pth` ve `rvc-location/pretrained/f0D40k.pth` yüklenir.
|
||||
|
||||
Eğitim sırasında, model parametreleri `logs/deney-adınız/G_{}.pth` ve `logs/deney-adınız/D_{}.pth` olarak her save_every_epoch için kaydedilir, ancak bu yolu belirterek eğitimi başlatabilirsiniz. Farklı bir deneyde öğrenilen model ağırlıklarından eğitime yeniden başlatabilir veya yeni başlatabilirsiniz.
|
||||
Öğrenirken model parametreleri her save_every_epoch için `logs/your-experiment-name/G_{}.pth` ve `logs/your-experiment-name/D_{}.pth` olarak kaydedilir, ancak bu yolu belirterek öğrenmeye başlayabilirsiniz. Farklı bir deneyde öğrenilen model ağırlıklarından öğrenmeye yeniden başlayabilir veya eğitimi başlatabilirsiniz.
|
||||
|
||||
### Öğrenme İndeksi
|
||||
RVC, eğitim sırasında kullanılan HuBERT özellik değerlerini kaydeder ve çıkarım sırasında eğitim sırasında kullanılan özellik değerlerine ben
|
||||
RVC, eğitim sırasında kullanılan HuBERT özellik değerlerini kaydeder ve çıkarım sırasında, öğrenme sırasında kullanılan özellik değerlerine benzer özellik değerlerini arayarak çıkarım yapar. Bu aramayı yüksek hızda gerçekleştirebilmek için indeks öğrenilir.
|
||||
İndeks öğrenimi için yaklaş
|
||||
|
||||
zer özellik değerlerini aramak için çıkarım yapar. Bu aramayı yüksek hızda gerçekleştirmek için indeksi önceden öğrenir.
|
||||
İndeks öğrenimi için, yaklaşık komşuluk arama kütüphanesi faiss kullanılır. `/logs/deney-adınız/3_feature256` klasöründe kaydedilen özellik değerini okuyarak indeks öğrenimi yapılır ve `logs/deney-adınız/add_XXX.index` olarak kaydedilir.
|
||||
ık komşuluk arama kütüphanesi faiss kullanılır. `/logs/your-experiment-name/3_feature256`'daki özellik değerini okur ve indeksi öğrenmek için kullanır, `logs/your-experiment-name/add_XXX.index` olarak kaydedilir.
|
||||
|
||||
(20230428 güncelleme sürümünden itibaren, indeks okunur ve kaydetme / belirtme artık gerekli değildir.)
|
||||
(20230428 güncelleme sürümünden itibaren indeks okunur ve kaydetmek/belirtmek artık gerekli değildir.)
|
||||
|
||||
### Buton açıklamaları
|
||||
- Modeli Eğit: Adım 2b'yi tamamladıktan sonra, modeli eğitmek için bu düğmeye basın.
|
||||
- Özellik İndeksini Eğit: Model eğitimini tamamladıktan sonra, indeks öğrenimini yapmak için bu düğmeye basın.
|
||||
- Tek Tıkla Eğitim: Adım 2b, model eğitimi ve özellik indeksi eğitimi hepsi bir arada.
|
||||
### Düğme Açıklaması
|
||||
- Modeli Eğit: Adım 2b'yi çalıştırdıktan sonra, modeli eğitmek için bu düğmeye basın.
|
||||
- Özellik İndeksini Eğit: Modeli eğittikten sonra, indeks öğrenme işlemi yapın.
|
||||
- Tek Tıklamayla Eğitim: Adım 2b, model eğitimi ve özellik indeks eğitimini bir arada yapar.
|
||||
|
||||
Loading…
Reference in New Issue
Block a user