【亲测免费】 Diff-SVC 模型安装与使用教程

1. 项目目录结构及介绍

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├── data                # 存放数据集的目录
│   ├── src             # 原始音频数据
│   └── converted       # 转换后的音频数据
├── models              # 存储模型权重的目录
├── scripts              # 包含脚本的目录
│   ├── train.py        # 训练脚本
│   ├── convert.py      # 音频转换脚本
│   └── inference.py    # 推理脚本
├── config.yaml         # 配置文件
└── README.md           # 项目说明文档

• data 目录用于存储音频数据，分为原始(src)和已转换(converted)两个子目录。
• models 存放训练得到的模型权重文件。
• scripts 包含主要的脚本，如训练模型(train.py)，音频转换(convert.py)以及模型推断(inference.py)。
• config.yaml 是项目配置文件，包括了训练和转换参数等设置。
• README.md 提供项目的基本信息和使用指南。

2. 项目的启动文件介绍

train.py

这是训练Diff-SVC模型的入口文件。运行它将使用config.yaml中的配置来训练模型。通常，你需要指定数据路径，模型保存路径以及训练参数，例如批次大小、学习率等。

示例命令:

python scripts/train.py --config config.yaml

convert.py

这个脚本用于将源音频转换为目标风格的歌声。同样依赖于config.yaml中的配置，包括输入音频路径、模型路径和输出文件夹。

示例命令:

python scripts/convert.py --input audio_path.mp3 --output output_dir --model_path models/diff_svc_model.pth

inference.py

该脚本用于模型推理，可以用于评估或测试已经训练好的模型。

示例命令:

python scripts/inference.py --test_data test_dataset.csv --model_path models/diff_svc_model.pth --output_dir inference_results

3. 项目的配置文件介绍

config.yaml 文件包含了项目的关键配置，例如：

dataset:
  source_dir: ./data/src
  target_dir: ./data/converted

model:
  model_name: diff_svc
  pretrained: False
  save_path: ./models/

training:
  batch_size: 8
  epochs: 100
  learning_rate: 1e-4
  early_stopping_patience: 5

conversion:
  source_audio: sample_input.mp3
  output_dir: converted_songs/
  model_path: models/diff_svc_model.pth

• dataset: 定义数据集的路径，包括源音频(source_dir)和转换后音频(target_dir)的目录。
• model: 模型相关设置，如模型名称(model_name)，预训练(pretrained)状态以及模型保存路径(save_path)。
• training: 训练参数，包括批次大小(batch_size)，训练轮数(epochs)，学习率(learning_rate)以及早停策略的耐心值(early_stopping_patience)。
• conversion: 转换操作的配置，如输入音频(source_audio)，输出目录(output_dir)以及使用的模型权重路径(model_path)。

请根据实际需求修改配置文件以适应你的环境和任务。