SingingVocoders

SingingVocoders

A collection of neural vocoders suitable for singing voice synthesis tasks.

English version README_en.md

If you have any questions, please open an issue.

预处理

python process.py --config 配置文件 --num_cpu 并行数量 --strx 1 代表 强制绝对路径 0 代表相对路径

和预处理有关的配置文件项

DataIndexPath: dataX11 # 这个是训练数据 index 的位置预处理会自动生成

valid_set_name: validX # 这个是val index 的名字预处理会自动生成

train_set_name: trainX # 这个是训练的 index 的名字预处理会自动生成

data_input_path: [] # 这个是你的 wav 的输入目录

data_out_path: [] # 这个是你的 npz 的输出目录, 预处理之后的格式是 npz

val_num: 1 # 这个是你要的 val 数量 

例子

data_input_path: ['wav/in1','wav/in2'] # 这个是你的wav的输入目录

data_out_path: ['wav/out1','wav/out2'] # 这个是你的npz的输出目录
val_num: 5 # 这个是你要的 val 数量，预处理的时候会自动抽取文件
# 两个列表里面的路径是一一对应的所以说数量要一样
# 然后预处理的时候会扫描全部的 .wav 文件，包括子文件夹的
# 正常情况下只有这三个要改

离线数据增强

将预处理脚本替换为process_aug.py 并增添配置项

key_aug: false # 表示训练时不进行增强
aug_min: 0.9 # 最小变调倍数
aug_max: 1.4 # 最大变调倍数
aug_num: 1 # 数据增强倍数

即可，注意数据增强可能会损伤音质！

在线数据增强（推荐）

增加配置项，注意使用在线数据增强请使用process.py 脚本，否则会造成离线增强与在线增强叠加

key_aug: true # 表示在训练时进行增强
key_aug_prob: 0.5 # 增强概率
aug_min: 0.9 # 最小变调倍数
aug_max: 1.4 # 最大变调倍数

注意数据增强可能会损伤音质！

训练

python [train.py](train.py) --config 配置文件 --exp_name ckpt名字 --work_dir 工作目录（可选）

导出

python [export_ckpt.py](export_ckpt.py) --ckpt_path ckpt路径  --save_path 导出的ckpt路径 --work_dir 工作目录（可选） 

注意

因为 pytorch-lightning 的问题所以说在 GAN 训练过程中实际的步数是它显示步数的一半

如果你需要微调社区声码器请使用ft_hifigan.yaml 配置文件，并用 'finetune_ckpt_path' 选项指定权重路径

如何使用微调功能建议参考 openvpi/diffsinger 项目文档

少量步数的微调可以冻结 mpd 模块

建议不要用 bf16 可能会产生音质问题

少量数据差不多 2000 步就可以微调完成

快速开始

预处理

以下是你需要根据自己的数据集修改的配置项

data_input_path: [] # 这个列表 是你原始wav文件的路径
data_out_path: [] # 此列表 预处理输出的npz文件的路径
val_num: 1 # 这个是在验证的时候 抽取的音频文件数量

然后执行预处理

python process.py --config (your config path) --num_cpu (Number of cpu threads used in preprocessing)  --strx (1 for a forced absolute path 0 for a relative path)

训练

python train.py --config (your config path) --exp_name (your ckpt name) --work_dir Working catalogue (optional)

测试中的配置项

use_stftloss: false # 是否启用stft loss
lab_aux_melloss: 45
lab_aux_stftloss: 2.5 # 两种loss的混合控制

如果有其他需要可以修改 stftloss 的其他相关参数

导出

python export_ckpt.py --ckpt_path (your ckpt path)  --save_path (output ckpt path) --work_dir Working catalogue (optional)

注意事项

实际步数是显示的一半

微调 nsf-hifigan 声码器请下载并解压 releases 中的权重，并将 ft_hifigan.yaml 中的 'finetune_ckpt_path' 选项改为权重路径

微调请使用 44100 Hz 采样率音频，并不要修改其他 mel 参数，除非你明确知道你在做什么

微调的其他功能使用请参考 openvpi/DiffSinger 项目文档

导出的权重可以在 DDSP-SVC, Diffusion-SVC, so-vits-svc 和 DiffSinger (openvpi) 等项目中使用

如果要进一步导出成在 OpenUtau 中使用的 onnx 格式权重，请使用 这个 脚本

配置文件中配置项的继承关系为: base.yaml -> base_hifi.yaml -> ft_hifigan.yaml

不要使用bf16训练模型, 它可能导致音质问题

2000 步左右即可微调完成 (显示的是4000步)

冻结 mpd 模块可能可以有更好的结果

其它模型

HiFivae.yamlhifivae.yaml 训练vae模型

base_hifi_chroma.yaml 训练忽略8度nsf hifigan

base_hifi.yaml 训练nsf hifigan

base_ddspgan.yaml 训练带鉴别器的ddsp模型

ddsp_univnet.yaml 训练ddsp 混合univnet模型

nsf_univnet.yaml 训练带nsf的univnet（推荐）

univnet.yaml 训练原版univnet

lvc_base_ddspgan.yaml 训练使用lvc滤波器的 ddsp模型