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          AI孫燕姿翻唱爆火,多虧這個開源項目!廣西老表帶頭打造

          2023-05-13 16:18:48來源:
          導(dǎo)讀 明敏 發(fā)自 凹非寺量子位 | 公眾號 QbitAIAI孫燕姿這么快翻唱了這么多首歌,到底是咋實現(xiàn)的?關(guān)鍵在于一個開源項目。最近,這波AI翻唱...

          明敏 發(fā)自 凹非寺
          量子位 | 公眾號 QbitAI

          AI孫燕姿這么快翻唱了這么多首歌,到底是咋實現(xiàn)的?

          關(guān)鍵在于一個開源項目。



          最近,這波AI翻唱趨勢大火,不僅是AI孫燕姿唱的歌越來越多,AI歌手的范圍也在擴大,就連制作教程都層出不窮了。

          而如果在各大教程中溜達一圈后就會發(fā)現(xiàn),其中的關(guān)鍵秘訣,還是要靠一個名為so-vits-svc的開源項目。



          它提供了一種音色替換的辦法,項目在今年3月發(fā)布。

          貢獻成員應(yīng)該大部分都來自國內(nèi),其中貢獻量最高的還是一位玩明日方舟的廣西老表。



          如今,項目已經(jīng)停止更新了,但是星標數(shù)量還在蹭蹭上漲,目前已經(jīng)到了8.4k。

          所以它到底實現(xiàn)了哪些技術(shù)能引爆這波趨勢?

          一起來看。

          多虧了一個開源項目

          這個項目名叫SoftVC VITS Singing Voice Conversion(歌聲轉(zhuǎn)換)。

          它提供了一種音色轉(zhuǎn)換算法,采用SoftVC內(nèi)容編碼器提取源音頻語音特征,然后將矢量直接輸入VITS,中間不轉(zhuǎn)換成文本,從而保留了音高和語調(diào)。

          此外,還將聲碼器改為NSF HiFiGAN,可以解決聲音中斷的問題。

          具體分為以下幾步:

          • 預(yù)訓(xùn)練模型
          • 準備數(shù)據(jù)集
          • 預(yù)處理
          • 訓(xùn)練
          • 推理

          其中,預(yù)訓(xùn)練模型這步是關(guān)鍵之一,因為項目本身不提供任何音色的音頻訓(xùn)練模型,所以如果你想要做一個新的AI歌手出來,需要自己訓(xùn)練模型。

          而預(yù)訓(xùn)練模型的第一步,是準備干聲,也就是無音樂的純?nèi)寺暋?/p>

          很多博主使用的工具都是UVR_v5.5.0

          推特博主@歸藏介紹說,在處理前最好把聲音格式轉(zhuǎn)成W格式,因為So-VITS-SVC 4.0只認這個格式,方便后面處理。

          想要效果好一些,需要處理兩次背景音,每次的設(shè)置不同,能最大限度提高干聲質(zhì)量。

          得到處理好的音頻后,需要進行一些預(yù)處理操作。

          比如音頻太長容易爆顯存,需要對音頻切片,推薦5-15秒或者再長一點也OK。

          然后要重新采樣到44100Hz和單聲道,并自動將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集和驗證集,生成配置文件。再生成Hubert和f0。

          接下來就能開始訓(xùn)練和推理了。

          具體的步驟可以移步GitHub項目頁查看(指路文末)。

          值得一提的是,這個項目在今年3月上線,目前貢獻者有25位。從貢獻用戶的簡介來看,很多應(yīng)該都來自國內(nèi)。

          據(jù)說項目剛上線時也有不少漏洞并且需要編程,但是后面幾乎每一天都有人在更新和修補,現(xiàn)在的使用門檻已經(jīng)降低了不少。

          目前項目已經(jīng)停止更新了,但還是有一些開發(fā)者創(chuàng)建了新的分支,比如有人做出了支持實時轉(zhuǎn)換的客戶端。



          項目貢獻量最多的一位開發(fā)者是Miuzarte,從簡介地址判斷應(yīng)該來自廣西。



          隨著想要上手使用的人越來越多,也有不少博主推出了上手難度更低、更詳細的食用指南。

          歸藏推薦的方法是使用整合包來推理(使用模型)和訓(xùn)練,還有B站的Jack-Cui展示了Windows下的步驟指南(https://.bilibili.com/read/cv22375562)。

          需要注意的是,模型訓(xùn)練對顯卡要求還是比較高的,顯存小于6G容易出現(xiàn)各類問題。

          Jack-Cui建議使用N卡,他用RTX 2060 S,訓(xùn)練自己的模型大概用了14個小時

          訓(xùn)練數(shù)據(jù)也同樣關(guān)鍵,越多高質(zhì)量音頻,就意味著最后效果可以越好。

          還是會擔心版權(quán)問題

          值得一提的是,在so-vits-svc的項目主頁上,著重強調(diào)了版權(quán)問題。

          警告:請自行解決數(shù)據(jù)集的授權(quán)問題。因使用未經(jīng)授權(quán)的數(shù)據(jù)集進行培訓(xùn)而產(chǎn)生的任何問題及其一切后果,由您自行承擔責任。存儲庫及其維護者、svc開發(fā)團隊,與生成結(jié)果無關(guān)!



          這和AI畫畫爆火時有點相似。

          因為AI生成內(nèi)容的最初數(shù)據(jù)取材于人類作品,在版權(quán)方面的爭論不絕于耳。

          而且隨著AI作品盛行,已經(jīng)有版權(quán)方出手下架平臺上的視頻了。

          據(jù)了解,一首AI合成的《Heart on My Sleeve》在油管和Tik Tok上爆火,它合成了Drake和Weekend演唱的版本。

          但隨后,Drake和Weekend的唱片公司環(huán)球音樂將這個視頻從平臺上下架了,并在聲明里向潛在的仿冒者發(fā)問,“是要站在藝術(shù)家、粉絲和人類創(chuàng)造性表達的一邊,還是站在Deepfake、欺詐和拒付藝術(shù)家賠償?shù)囊贿???/p>

          此外,歌手Drake也在ins上對AI合成翻唱歌曲表達了不滿。

          而另一邊,也有人選擇擁抱這項技術(shù)。

          加拿大歌手Grimes表示,她愿意讓別人使用自己的聲音合成歌曲,但是要給她一半版權(quán)費。

          GitHub地址:
          https://github.com/svc-develop-team/so-vits-svc

          參考鏈接:
          [1]https://mp.weixin.qq.com/s/bXD1u6ysYkTEamt-PYI1RA
          [2]https://.vulture.com/article/ai-singers-drake-the-weeknd-voice-clones.html

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