So-Vits-Svc 开源项目使用教程

1. 项目的目录结构及介绍

So-Vits-Svc 项目的目录结构如下：

so-vits-svc/
├── configs/
│   ├── config.json
│   └── ...
├── data/
│   ├── dataset1/
│   ├── dataset2/
│   └── ...
├── models/
│   ├── model1.pth
│   ├── model2.pth
│   └── ...
├── scripts/
│   ├── train.py
│   ├── inference.py
│   └── ...
├── README.md
└── requirements.txt

目录介绍

• configs/: 存放项目的配置文件，如 config.json。
• data/: 存放训练和测试数据集。
• models/: 存放训练好的模型文件。
• scripts/: 存放项目的脚本文件，如训练脚本 train.py 和推理脚本 inference.py。
• README.md: 项目说明文档。
• requirements.txt: 项目依赖的 Python 包列表。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件主要位于 scripts/ 目录下，主要包括：

• train.py: 用于训练模型的脚本。
• inference.py: 用于推理和测试模型的脚本。

启动文件介绍

• train.py:

  • 功能：用于训练 So-Vits-Svc 模型。
  • 使用方法：通过命令行运行 python scripts/train.py，并根据需要传入配置文件路径等参数。

• inference.py:

  • 功能：用于使用训练好的模型进行推理。
  • 使用方法：通过命令行运行 python scripts/inference.py，并根据需要传入模型路径、输入数据路径等参数。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件主要位于 configs/ 目录下，以 config.json 为例：

{
    "model_params": {
        "input_dim": 256,
        "output_dim": 256,
        "hidden_dim": 512
    },
    "training_params": {
        "batch_size": 32,
        "learning_rate": 0.001,
        "num_epochs": 100
    },
    "data_params": {
        "train_data_path": "data/dataset1",
        "val_data_path": "data/dataset2"
    }
}

配置文件介绍

• model_params: 模型参数配置，包括输入维度、输出维度和隐藏层维度。
• training_params: 训练参数配置，包括批次大小、学习率和训练轮数。
• data_params: 数据路径配置，包括训练数据路径和验证数据路径。

通过修改这些配置文件，可以调整模型的训练和推理行为。

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以上是 So-Vits-Svc 开源项目的使用教程，涵盖了项目的目录结构、启动文件和配置文件的介绍。希望这些内容能帮助你更好地理解和使用该项目。