【亲测免费】 So-Vits-Svc-5.0 开源项目安装与使用指南

目录结构及介绍

在克隆或下载 So-Vits-Svc-5.0 开源项目后，其目录结构大致如下：

so-vits-svc-5.0/
│
├── README.md          # 项目说明文档
├── LICENSE            # 许可证文件
├── requirements.txt   # 安装依赖列表
│
├── data               # 数据存储目录
│   └── ...
│
├── configs            # 配置文件存放位置
│   ├── base.yaml     # 基础配置模板
│   └── ...
│
├── models             # 模型权重等文件
│   └── ...
│
├── scripts            # 各种脚本
│   ├── train.py      # 训练脚本
│   ├── infer.py      # 推理脚本
│   └── ...
│
└── utils              # 工具函数库
    └── ...

其中关键组成部分为:

• configs: 存放了训练和推理时所需的各种参数配置。
• models: 在训练完成后用于保存模型权重的文件夹。
• scripts: 包含了运行时的主要脚本，如训练(train.py) 和推断(infer.py)。

项目的启动文件介绍

启动文件主要是scripts目录下的各种Python脚本:

svc_trainer.py

这是训练阶段使用的主脚本，在命令行中通过以下方式调用:

python svc_trainer.py -c <config_file> -n <exp_name>

• -c: 指定配置文件路径。
• -n: 设置实验名称，便于区分不同设置的结果。

svc_inference.py

用于推理过程中的脚本，同样通过命令行进行调用:

python svc_inference.py --config <config_file> --model <model_path> ... 

参数解释:

• --config: 加载指定的配置文件。
• --model: 载入预先训练好的模型路径。

项目的配置文件介绍

配置文件位于configs目录下，例如base.yaml，这类文件通常包含了训练和推理所需的全局参数设定，包括但不限于数据集的路径、预处理选项、神经网络的架构细节以及训练超参数。

一个典型的YAML配置文件示例可能如下所示：

dataset: 
  path: "/path/to/dataset"
  preprocessing:
    audio:
      sampling_rate: 22050
training:
  epochs: 100
  batch_size: 8
model:
  architecture: "VITS"
  params:
    n_mels: 80
    segment_size: 32

以上，就是基于So-Vits-Svc-5.0项目的基本目录结构、主要启动文件和配置文件的介绍。遵循上述指南将有助于理解并运行此项目。