So-VITS-SVC：人声克隆和AI翻唱

 

软件介绍

So-VITS-SVC是一种先进的语音转换技术，主要用于人声克隆和歌唱声音转换。以下是关于So-VITS-SVC的详细介绍：

1. 技术原理：So-VITS-SVC基于SoftVC和VITS模型进行修改，主要应用于将一个人的声音转换成另一个人的声音，同时保留说话或歌唱的内容。这项技术的核心是将传统的音素预测模型（PPG）替换为基于Hubert的软编码，这种编码能有效去除发音人的信息，保留内容信息。
2. 模块组成：So-VITS-SVC包含三个主要模块：内容编码器（content encoder）、声学模型（acoustic model）和声码器（vocoder）。内容编码器用于从音频中提取信息，声学模型将音频特征信息编码成声学特征，声码器则将声学特征上采样成音频。
3. 预处理和特征提取：在预处理阶段，源音频被重采样，并通过人声分离软件过滤出纯人声。特征提取阶段包括使用预训练模型对音频进行特征提取，以及提取乐理特征、频域特征、能量特征等。
4. 应用场景：So-VITS-SVC可以应用于AI变声、翻唱等场景，甚至可以用于创建听起来像特定歌手的歌声。
5. 训练和部署：So-VITS-SVC的训练需要使用GPU，并且建议使用至少6G以上显存的NVIDIA显卡。训练过程需要准备至少30分钟的干净歌声作为训练集。在推理阶段，需要准备低底噪、无混响和和声的干音。
6. 环境依赖：该项目需要特定的环境配置，包括NVIDIA CUDA、Python 3.8.9、Pytorch（CUDA版）和FFmpeg。

So-VITS-SVC因其独特的功能和高效的声音转换能力，在AI语音生成领域获得了广泛的关注和应用

软件截图

 

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