部署成功后界面

一、数据集处理

• 注：请认真准备数据集！以免后面出现各种报错，和炼出不理想的模型！好的数据集是炼出好的模型的基础！

1. 使用UVR5处理原音频（如果原音频足够干净可以跳过这步，比如游戏中提取的干声）

用自带的UVR5处理音频

• 点击开启UVR5-WebUI稍加等待就会自动弹出图二的网页，如果没有弹出复制http://服务器的IP:9873到浏览器打开
  
• 1.首先输入音频文件夹路径或者直接选择文件（2选1）
  文件夹上面那个地址框就是文件夹路径
  
• 2.先用HP2模型处理一遍（提取人声）
  
• 3. 然后将输出的干声音频再用onnx_dereverb
     
• 4.最后用DeEcho-Aggressive（去混响）
  
• 5.输出格式选wav。
• 6.输出的文件默认在GPT-SoVITS-beta\GPT-SoVITS-beta\output\uvr5_opt这个文件夹下
  建议不要改输出路径，到时候找不到文件。
  处理完的音频 (vocal) 的是人声，(instrument) 是伴奏，(No Reverb) 的没混响的，(Reverb) 的是混响。(vocal) (No Reverb) 才是要用的文件，其他都可以删除。结束后记得到WebUI关闭UVR5节省显存。

二、切割音频

在切割音频前建议把所有音频拖进音频软件（如au、剪映）调整音量，最大音量调整至-9dB到-6dB，过高的删除

1.首先输入原音频的文件夹路径（不要有中文）

• 如果刚刚经过了UVR5处理那么就是uvr5_opt这个文件夹。
• 然后建议可以调整的参数有min_length、min_interval和max_sil_kept单位都是ms。
• min_length根据显存大小调整，显存越小调越小。
• min_interval根据音频的平均间隔调整，如果音频太密集可以适当调低。
• max_sil_kept会影响句子的连贯性，不同音频不同调整，不会调的话保持默认。
• 其他参数不建议调整。

2.点击开启语音切割，马上就切割好了

• 1.默认输出路径在output/slicer_opt。
  建议不要改输出路径，到时候找不到文件。
• 2.当然也可以使用其他切分工具切分。
• 3.切分完后文件在\GPT-SoVITS-beta\GPT-SoVITS-beta\output\slicer_opt。
• 4.打开切分文件夹，排序方式选大小，将时长超过 显存数秒的音频手动切分至显存数秒以下。
  比如4090显卡显存是24g，那么就要将超过24s的音频手动切分至24s以下，音频时长太长的会爆显存。
• 5.如果语音切割后还是一个文件，那是因为音频太密集了。可以调低min_interval，实在不行用au手动切分。

三 、音频降噪（如果原音频足够干净可以跳过这步，比如游戏中提取的干声）

在0221版本之后才有这个功能而且不太好用，对音质的破坏很大，谨慎使用。

• 输入刚才切割完音频的文件夹，默认是output/slicer_opt文件夹。
• 然后点击开启语音降噪。
• 默认输出路径在output/denoise_opt，建议不要改输出路径，到时候找不到文件。
  

四、打标

为什么要打标：打标就是给每个音频配上文字，这样才能让AI学习到每个字该怎么读。这里的标指的是标注

把刚才的切分文件夹输入

• 如果你音频降噪过，那么默认是output/denoise_opt文件夹
• 如果你切分了没有降噪，那么默认是output/slicer_opt文件夹
• 然后选择达摩ASR或者fast whisper。
• 达摩ASR只能用于识别中文，效果也最好。
• fast whisper可以标注99种语言，是目前最好的英语和日语识别，模型尺寸选large V3，语种选auto自动就好了。
• 然后点开启离线批量ASR就好了，默认输出是output/asr_opt这个路径，建议不要改输出路径，到时候找不到文件。
• ASR需要一些时间，看着控制台有没有报错就好了
  如果有字幕的可以用字幕标注，准确多了。内嵌字幕或者外挂字幕都可以。
  

五、校对标注（这步比较费时间，如果不追求极致效果可以跳过）

1.输入标注文件的文件路径

• 注意是文件路径！不是文件夹路径！示例：D:\GPT-SoVITS-beta\GPT-SoVITS-beta0128\output\asr_opt\slicer_opt.list 注意后面的文件名必须要输进去！
• 打不开就再三检查路径是否正确！必须要有.list的后缀！！！

2.开启打标

• webui打开后就是SubFix
• 从左往右从上到下依次意思是：跳转页码、保存修改、合并音频、删除音频、上一页、下一页、分割音频、保存文件、反向选择。
  注：
• 1.每一页修改完都要点一下保存修改（Submit Text）
• 2.如果没保存就翻页那么会重置文本，在完成退出前要点保存文件（Save File）
• 3.做任何其他操作前最好先点一下保存修改（Submit Text）
• 4.合并音频和分割音频不建议使用，精度非常差，一堆bug。
• 5.删除音频先要点击要删除的音频右边的yes，再点删除音频（Delete Audio）。
• 6.删除完后文件夹中的音频不会删除但标注已经删除了，不会加入训练集的。
• 7.这个SubFix一堆bug，任何操作前都多点两下保存。
  

六、训练

6.1 输出logs

• 来到第二个页面
  

6.1.1 先设置实验名也就是模型名，理论上可以是中文！

6.1.2 第一个输入的是标注文件路径

注意是文件路径！不是文件夹路径！示例：D:\GPT-SoVITS-beta\GPT-SoVITS-beta0128\output\asr_opt\slicer_opt.list 注意后面的文件名必须要输进去！

6.1.3 第二个输入的是切分音频文件夹路径

示例：G:\GPT-SoVITS\output\slicer_opt。注意复制的路径都不能有引号！！！然后点一键三连

6.2微调训练

6.2.1首先设置batch_size

• sovits训练建议batch_size设置为显存的一半以下，高了会爆显存。
• bs并不是越高越快！
• batch_size也需要根据数据集大小调整，也并不是严格按照显存数一半来设置，比如6g显存需要设置为1。
• 如果爆显存就调低。
• 当显卡在Windows任务管理器的GPU界面3D占用100%的时候就是bs太高了，使用到了共享显存，速度会慢好几倍。
• 以下是切片长度为10s时实测的不同显存的sovits训练最大batch_size，可以对照这个设置。如果切片更长、数据集更大的话要适当减少。

显存	batch_size
6g	1
8g	2
12g	5
16g	8
22g	12
24g	14
32g	18
40g	24
80g	48

• 在0213版本之后添加了dpo训练。
• dpo大幅提升了模型的效果，几乎不会吞字和复读，能够推理的字数也翻了几倍，但同时训练时显存占用多了2倍多，训练速度慢了4倍，12g以下显卡无法训练。
• 数据集质量要求也高了很多。
• 如果数据集有杂音，有混响，音质差，不校对标注，那么会有负面效果。
• 如果你的显卡大于12g，且数据集质量较好，且愿意等待漫长的训练时间，那么可以开启dpo训练。
• 否则请不要开启。
• 下面是切片长度为10s时实测的不同显存的gpt训练最大batch_size。
• 如果切片更长、数据集更大的话要适当减少。

显存	未开启dpo batch_size	开启dpo batch_size
6g	1	无法训练
8g	2	无法训练
12g	4	1
16g	7	1
22g	10	4
24g	11	6
32g	16	6
40g	21	8
80g	44	18

6.2.2接着设置轮数

• SoVITS模型轮数可以设置的高一点，反正训练的很快。
• GPT模型轮数千万不能高于20（一般情况下）建议设置10。
• 然后先点开启SoVITS训练，训练完后再点开启GPT训练，不可以一起训练（除非你有两张卡）！
• 如果中途中断了，直接再点开始训练就好了，会从最近的保存点开始训练。
• windows训练的时候请ctrl+shift+esc打开任务管理器看，下拉打开选项，选择cuda。
• 如果cuda占用为0那么就不在训练。专用GPU内存就是显存，其他的内存都是共享的，并不是真正的显存。
• 爆显存了就调低bs。
• 或者存在过长的音频，需要回到前面的步骤重新制作数据集。
  注：win11没有cuda打开设置--系统--显示--显示卡--默认图形设置
  关闭硬件加速GPU计划，并重启电脑
  
  
• 训练完成会显示训练完成，并且控制台显示的轮数停在设置的（总轮数-1）的轮数上。
• 看cuda占用需要下拉选择cuda，如果win11找不到cuda界面需要关闭硬件加速GPU计划并重启
  

七、推理

7.1：开启推理界面

• 先点一下刷新模型，下拉选择模型推理，e代表轮数，s代表步数。
• 不是轮数越高越好。
• 选择好模型点开启TTS推理，自动弹出推理界面。
• 如果没有弹出，复制http://服务器IP地址:9872到浏览器打开。
  请严格区分轮数 (Epoch) 和步数 (Step)：1 个 Epoch 代表训练集中的所有样本都参与了一次学习，1 Step 代表进行了一步学习，由于 batch size 的存在，每步学习可以含有数条样本

7.2开始推理

• 最上面可以切换模型，在刚练完挑模型的时候很重要

然后上传一段参考音频，建议是数据集中的音频。

• 最好5秒。参考音频很重要！会学习语速和语气，请认真选择。
• 参考音频的文本是参考音频说什么就填什么，语种也要对应。
• 而且注意：是无参考文本！不是无参考音频！参考音频无论什么情况都要的！

接着就是输入要合成的文本了

• 注意语种要对应。
• 目前可以中英混合，日英混合和中日英混合。
• 切分建议无脑选50字一切，低于50字的不会切。
• 如果50字一切报错的话就是显存太小了可以按句号切。
• 如果不切，显存越大能合成的越多，实测4090大约1000字，但已经胡言乱语了，所以哪怕你是4090也建议切分生成。
• 合成的过长很容易胡言乱语。

关于top_p,top_k和temperature

• 这三个值都是用来控制采样的。
• 在推理的时候要挑出一个最好的token，但机器并不知道哪个是最好的。
• 于是先按照top_k挑出前几个token，top_p在top_k的基础上筛选token。
• 最后temperature控制随机性输出。
  比如总共有100个token，top_k设置5，top_p设置0.6，temperature设置为0.5。那么就会从100个token中先挑出5个概率最大的token，这五个token的概率分别是（0.3，0.3，0.2，0.2，0.1），那么再挑出累加概率不超过0.6的token（0.3和0.2），再从这两个token中随机挑出一个token输出，其中前一个token被挑选到的几率更大。以此类推

关于重复惩罚

= 1不惩罚重复，> 1时开始惩罚重复，< 1时鼓励重复。一般都设置为 > 1，因为本身复读就挺严重的。

• 如果出现吞字，重复，参考音频混入的情况，这是正常现象。
• 改善的方法有使用较低轮数的GPT模型、合成文本再短点、换参考音频。
• 官方也在努力修复这个问题。
• 如果一直复读那估计是标注不准确的问题，手动校对后重炼就行。