AI孙燕姿 & AI东雪莲 —— 本地部署DDSP-SVC一键包
欢迎来到本资源仓库，这里集合了详尽的小教程和必备工具，旨在帮助您轻松本地部署DDSP-SVC（深度扩散信号处理-歌唱语音转换）项目。通过本教程，您可以为喜爱的角色或明星，如孙燕姿、东雪莲，训练专属的AI语音模型。无论您是初学者还是有经验的开发者，都能快速上手，体验智能音频处理的魅力。
教程概览
本资源包括一个一键式部署包，涵盖了从数据准备、智能音频切片、模型训练到推理的全过程。DDSP-SVC，相比其他语音转换工具，以其更快的训练速度、更低的硬件需求，以及经过改良的3.0版本的高质量音频输出，成为了入门AI语音合成的理想选择。
主要特点
- 便捷部署：一键包简化了复杂的环境搭建流程。
- 智能切片：自动化处理音频，提高数据准备效率。
- 高效训练：仅需一张2GB显存以上的GPU，即可在1-2小时内完成训练。
- 质量提升：DDSP-SVC 3.0结合扩散机制，显著增强转换音频的品质。
- 适用广泛：无论是单说话人还是多说话人模型，都可以根据需要进行训练。
快速指南
- 准备工作：下载资源包，并确保拥有适当的硬件条件。
- 数据准备：清洗音频，确保质量，并使用UVR5转换为wav格式。
- 音频切片：运用智能音频切片工具，将音频分成合适片段。
- 环境配置：资源包已预先集成环境，无需额外配置。
- 训练设置：根据指导填写配置文件，选择编码器与F0提取算法。
- 启动训练：分步训练DDSP模型与扩散模型。
- 推理与应用：完成训练后，进行模型推理，生成属于自己的AI语音。
注意事项
- 不同编码器产生的模型不可互换，且需要匹配相应的配置文件。
- 数据集的质量直接影响最终模型性能，优选高清、无噪声音频。
- 确保理解每一步设置，以避免训练过程中出现不必要的错误。
结语
借助本教程，您将踏上一场探索AI语音合成的旅程，将心爱的声音转化为数字化表达，开启无限创意可能性。让我们一起深入AI的奇妙世界，赋予每一个角色独一无二的声音吧！
此 README.md 文件概括了资源的核心内容和使用流程，确保每位用户都能够顺利开始他们的AI语音模型训练之旅。