简易制作一个AI歌手——以Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI为例

Note:由于显卡要求及环境配置繁琐,本文以云端AutoDL为例,且本文内容仅供学习交流使用,请勿用于非法用途等。

数据准备

  • 准备好一个时常5-10min的录制音频,音频的好坏决定训练模型的好坏,音频可以是一段没有背景音乐的朗诵,内容随便,完成后上传至自己的阿里云盘(后续用阿里云盘上传云端)

AutoDL注册

  • 首先注册AutoDL账号,用于租用GPU,并充值(充个几块钱即可)
https://www.autodl.com/home

在这里插入图片描述

  • 可以查看算力市场各显卡的价格
    在这里插入图片描述
  • 由于最近AutoDL很难抢到便宜的显卡,因此这里提供一个抢显卡的脚本,首先选好镜像文件,选择社区镜像中的RVC最新镜像(如下图)
    在这里插入图片描述- 选择完成后按F12将代码复制控制台后按回车,会自动抢你所设置的区间的GPU:
    在这里插入图片描述
//【这里是配置项】
var money_range = [0.8, 1.5]; // 设置价格区间(比如这里是1元到3元,直接修改数字就行)
var region_range = [""]; // 设置过滤地区(如果不设置则不限地区)

//【下面的不要动】
var congrats = false;
var node_list = document.querySelector(".list-filter .filter-item .el-radio-group").children;
var start = function start(i) {
  if (congrats) return;
  if (region_range.indexOf(node_list[i].textContent.trim()) !== -1) {
    start(++i);
    return;
  }
  var node = node_list[i];
  node.click();
  var timer = setTimeout(function () {
    var _document$querySelect;
    var num = ((_document$querySelect = document.querySelector(".pay-wrap .pay-right .price .sum").children[1].getElementsByClassName("num")[0]) === null || _document$querySelect === void 0 ? void 0 : _document$querySelect.textContent) || -1;
    if (Number(num) >= money_range[0] && Number(num) <= money_range[1]) {
      document.querySelector(".operation .el-button--primary").click();
      congrats = true;
      console.log("恭喜!抢到了");
      return;
    }
    console.log(node.textContent + "暂时没有,下一个");
    if (i >= node_list.length - 1) {
      start(0);
    } else {
      start(++i);
    }
    clearTimeout(timer)
  }, 1000);
};
start(0);
  • 代码来源与出处,感谢大佬:
https://www.bilibili.com/video/BV1Ku4m1w7wT/?spm_id_from=333.1007.top_right_bar_window_custom_collection.content.click&vd_source=9bedb11f59261d8323d93730f51e3f6c
  • 抢到后如下所示,我这里运气比较好,抢到了一个0.88元每小时的(云端扣费似乎是以分钟扣费的,若是没满一小时关机,他扣费会低于0.88这个值)
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
  • 点击第二个,设置密码,点击公共网盘,并用阿里云盘手机端扫码登录
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    今天有点晚,以后再写
<think>嗯,用户想了解AI语音转换技术的实现方法、工具。首先,我需要明确AI语音转换技术的基本原理。根据引用[3],AIGC利用自然语言处理、机器学习和深度学习来分析、学习和模拟语言数据,生成自然语言文本。这可能涉及到语音合成和转换的过程。 然后,用户提到了具体的实现方法。引用[1]指出,实现多语言语音转换需要训练大规模的文本语料库,并使用相应算法将文本转化为语音。这可能包括声学模型、语音编码器等组件。引用[4]提到语音识别(ASR)的重要性,没有ASR,机器无法与人交互。因此,ASR可能是语音转换中的关键步骤,将语音转文本再合成目标语音。 接下来是工具和框架。引用[5]提供了一个GitHub项目,Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI,这可能是一个具体的工具示。此外,可能需要提到其他开源库如TensorFlow或PyTorch,以及商业API如Google Cloud Text-to-Speech。 技术流程方面,可能需要分步骤说明:语音输入、特征提取、模型处理、语音合成。如,使用ASR将语音转文本,再通过TTS生成目标语音,或者直接进行声学特征转换。 用户可能还想知道如何选择工具,比如根据需求选择开源还是商业方案,是否需要多语言支持等。引用[2]提到实时语音监控需要NLP和ASR技术,这可能与实时转换相关,需要考虑延迟和处理速度。 最后,生成相关问题时要覆盖原理、实现步骤、工具选择、挑战和实时处理等,确保用户全面了解。需要确保所有技术术语解释清楚,比如声码器、梅尔频谱等,但注意用户可能不熟悉这些术语,需要适当简化。</think>### AI语音转换技术实现方法与工具详解 #### 一、核心技术原理 AI语音转换技术基于$声学模型$和$语音编码器$构建,通过深度学习算法实现音色、语调等特征的转换[^1]。核心流程包含: 1. **特征提取**:使用梅尔频谱分析提取语音的$MFCC$(梅尔频率倒谱系数)特征 2. **模型训练**:通过对抗生成网络(GAN)或变分自编码器(VAE)学习目标声纹特征 3. **语音合成**:利用声码器(如WaveNet)重构目标语音波形 引用文献[3]指出,该技术依赖$自然语言处理$和$深度学习$对语音数据进行模式分析,其数学表达可简化为: $$ \hat{y} = G(x;\theta) $$ 其中$x$为输入语音,$\theta$为模型参数,$\hat{y}$为转换后的输出。 #### 二、主流实现方法 1. **端到端转换框架** - 使用Tacotron2+WaveGlow架构 - 代码示(PyTorch): ```python class VoiceConverter(nn.Module): def __init__(self): super().__init__() self.encoder = nn.LSTM(input_size=80, hidden_size=256) self.decoder = nn.Conv1d(256, 80, kernel_size=3) def forward(self, x): z, _ = self.encoder(x) return self.decoder(z) ``` 2. **检索式语音转换** - 引用[5]提到的Retrieval-based方案: ```bash # 安装RVC项目 git clone https://github.com/RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI.git cd Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI pip install -r requirements.txt ``` #### 三、实用工具推荐 | 工具名称 | 类型 | 特点 | |----------------|----------|-------------------------------| | Google Cloud TTS | 商业API | 支持120+种语言 | | Mozilla TTS | 开源框架 | 基于Tacotron2的定制方案 | | VoiceSwap | 桌面软件 | 实时音色转换(延迟<200ms) | | Resemble.AI | SaaS平台 | 提供API接口和定制声纹服务 | #### 四、开发注意事项 1. **数据准备**:需采集至少2小时目标语音样本,采样率建议16kHz 2. **硬件需求**:训练阶段需GPU显存≥8GB(推荐RTX 3080) 3. **实时处理**:需优化模型推理速度,引用[2]建议采用$流式处理$架构
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