从0开始训练基于自己声音的AI大模型（基于开源项目so-vits-svc）

写在前面：

本文所使用的技术栈仅为：Python

其他操作基于阿里云全套的可视化平台，只需要熟悉常规的计算机技术即可。

Step 1:注册及登录阿里云主机

Step 2:找到大模型项目

Step 3:创建大模型环境实例

Step 4:进入Ai_singer教程

Step 5:环境及预训练模型下载

Step 6:训练数据准备

Step 7:数据预处理和切分配置

Step 8：生成音频特征数据

Step 9:训练

Step 10：推理

Step 11：人声与伴奏合并

结语：

准备工作：一台网速正常的电脑、Chrome浏览器

Step 1:注册及登录阿里云主机

打开阿里云官网，登录个人阿里云账号，在左侧产品目录，进入人工智能平台PAI。

1、选择左侧Notebook Gallery，这是一个基于Notebook方式的可视化平台，易于操作和二次开发。

2、在全部分类里，我们可以直接搜索开源项目so-vits-svc（也就是前段时间很火的AI孙燕姿用的模型项目）

Step 2:找到大模型项目

在搜索结果中，找对生成“AI歌手”这个项目，然后点击【在DSW中打开】。这个DSW全称是，data science workshop，类似于一个深度训练的云平台。华为云也有类似产品。

然后，会跳转到新建实例页面。也就意味着，要为这个大模型在云空间里创建一个运行实例，即，虚拟的运行环境，包括操作系统，cpu,gpu规格。这里可以直接使用推荐的配置。注意，涉及到大模型训练，一定要配置英伟达的GPU。阿里云这里会有免费3个月的试用，一般够小型模型训练。

Step 3:创建大模型环境实例

新建完成后，回到PAI平台，在左侧选择交互式建模（DSW），就可以看到创建好的实例，在操作栏，点击启动，然后会像下图这样先准备环境loading，

启动完成后就可以点击打开，直接进入DSW对应的项目，这里就是AI歌手项目（ai_singer）

点击打开后,浏览器会新开一个页面，就是DSW的工作台，里面类似于其他开发工具，左侧是目录结构，右侧是文件内容。我们接下来的操作就在这里。

Step 4:进入Ai_singer教程

我们找到 ai_singer.ipynb这个文件，里面已经用ipython（Jupyter）的方式引导我们来一步一步训练模型。但是，这个示例我们是要自己改造的，因为我们不是用示例的数据，而是用自己的数据，只有这样才能训练一个基于自己声音的大模型（也避免有什么不清楚的版权问题）。

看一下整体的步骤（目录）：

Step 5:环境及预训练模型下载

跟着目录往下，把预训练模型准备和数据下载的代码点击运行：

注意：这里如果在执行过程中，少了什么组件，可以自己通过 pip 安装。

Step 6:训练数据准备

数据下载，这一步很关键。要将自己准备好的声音放上去，而不是用步骤里自带的。

注意放置的目录在：so-vits-svc/dataset_raw/

笔者这里自己创建了一个文件夹Amiao，没有用系统的C12数据。

这里插入说一下数据清洗（见ai_singer.ipynb文件中目录的附录第一点），我们要用自己的数据来训练模型，就必须准备好自己声音文件，需要进行人声伴奏抽取、音频切片。

1）人声伴奏抽取：

通过自己在全民K歌录制的歌曲，用iPhone自带的快捷指令提取出歌曲为m4a格式，存入电脑。
电脑安装UVR软件进行人声和伴奏分离：要两次分离，第一次分离伴奏和人声，第二次提纯人声。

2）音频切片：将分离好的纯人声以wav的格式，上传到自定义的文件夹，我这里用的是trani_data/one/这个目录。

然后修改下图中的命令，把歌曲切片存放在制定目录：

# 先把用UVR处理好的声音切片放到train_data目录下再切分。
!mkdir -p ./slice_output/one && python audio-slicer/slicer2.py ./train_data/one/xxx_vocals.wav --out ./slice_output/one --min_interval=50

切分后的音频存储在`slice_output/one`目录下。

3）数据筛选：把切片好的声音片段，拿出来播放一下，看看有没有正好切到无声的，要删掉。

4）把处理好的数据放到训练数据源的目录：demos/ai_singer/so-vits-svc/dataset_raw/Amiao/

这是我自定义的目录，没有使用官方教程的C12目录。大概准备了300条左右10s的数据，如果要效果更好，应该准备更多数据，然后声音要有高音和低音，音域要广泛一些。

Step 7:数据预处理和切分配置

这一步只需要跟着官方教程走就行，注意路径要使用我们自定义的路径。

过程中有些库要自己安装后才能正常继续下去。

Step 8：生成音频特征数据

像这类库没有安装，在运行时根据控制台报错就能判断。

这样就完成特征数据生成。

Step 9:训练

这一步就是用GPU训练大模型的关键步骤，如下图

## 训练模型默认存储在`logs/44k`目录下。模型训练时间较久，可直接使用我们准备好的模型文件直接进行推理（跳到下节推理）。训练相关配置都在配置文件`configs/config.json`中，可在配置文件中修改`epochs`、`batch_size`等。> 参数：
> - -c（--config）：训练配置文件路径。可自行修改配置文件中的参数。
> - -m（--model）：模型输出路径。

!cd ./so-vits-svc && python train.py -c configs/config.json -m 44k

这个模型训练时间一般要1天甚至更多时间。

Step 10：推理

在声音模型训练完成后，就可以用这个模型，加上目标音乐，进行拟合，也就是推理的过程。推理的结果就是用Ai声音唱好了一首歌。

只需要关注上图划线部分，打叉部分不用处理，因为我要用自己的推理数据（看你让AI唱什么歌就用什么歌）。

这里我选择了宇多田光的《FirstLove》这首歌，非常经典的一首歌~，还是用UVR5这个软件把这首歌进行人声伴奏分离，然后放在raw/one/目录下。

> 参数：
> - -m（--model）：模型输出路径。
> - -c（--config）：训练配置文件。
> - -n（--clean_names）：需要推理的wav文件名列表，放在raw文件夹下。
> - -t（--trans）：音高调整，支持正负（半音）。一般女转男可调整至-5~-8，男转女可调整至5~8，仅供参考，实际情况需根据人物的真实声音进行调整。
> - -s（--spk_list）：合成目标说话人名称。

开始推理：注意，在44k这个目录下有好几个模型文件，一般用G开头的就行，这里模型文件有什么不一样，笔者暂时不清楚，还要翻阅官方wiki才知道。

# 这里替换为自己训练的模型，一般用G模型，路径在./logs目录下
!cd ./so-vits-svc && mkdir -p results/one && \
python inference_main.py \
-m "logs/44k/G_103200.pth" \
-c "configs/config.json" \
-n "one/1_1_tt_(Vocals)_(Vocals).wav" \
-t 0 \
-s "Amiao"

推理完成后，输出的一份纯人声数据，可以先听听看，如下图，

from IPython.display import Audio,display
sound_file = './so-vits-svc/results/one/1_1_tt_(Vocals)_(Vocals).wav_0key_Amiao_sovits_pm.flac'
display(Audio(sound_file))

Step 11：人声与伴奏合并

这是大功告成前的最后一步咯

要先安装这个库，

pip install pydub

然后运行如下代码，注意事项在代码备注里有写了，这里再强调下，

vocal_audio是刚才推理的结果

instrumental_audio是我们分离好的宇多田光这首歌的伴奏

from pydub import AudioSegment
from IPython.display import Audio,displayvocal_audio = './so-vits-svc/results/one/1_1_FirstLove_(Vocals)_(Vocals).wav_-5key_Amiao_sovits_pm.flac'
instrumental_audio = './so-vits-svc/raw/one/1_FirstLove_(Instrumental).wav'
save_path = './so-vits-svc/results/one_Amiao.wav'sound1 = AudioSegment.from_file(instrumental_audio, format='wav')
sound2 = AudioSegment.from_file(vocal_audio, format='flac')
# sound2 += 2  # sound2音高+5
output = sound1.overlay(sound2)  # 把sound2叠加到sound1上面
# output = sound1.overlay(sound2,position=5000)  # 把sound2叠加到sound1上面，从第5秒开始叠加output.export(save_path, format="wav")  # 保存文件
print('Export successfully!')display(Audio(save_path))