cmd.txt

:: 请确认您的显存至少6G，电脑磁盘空间充足 （不够用的去云端）
:: 官网 https://github.com/svc-develop-team/so-vits-svc
:: 以下是本地配置步骤
:: 请确认您已经安装好vs桌面C++依赖 https://visualstudio.microsoft.com/downloads/
:: 请确认您已经安装好anaconda，并将anaconda添加到环境变量 https://www.anaconda.com/
:: 请确认您安装过git(https://github.com/git-for-windows/git/releases/download/v2.39.2.windows.1/Git-2.39.2-64-bit.exe)，并配置到环境变量（stable-diffusion教学已说过）
 
:: git配国内镜像（网好就不用）
git config --global url."https://ghproxy.com/https://github.com".insteadOf "https://github.com"
:: conda配国内镜像（网好就不用）
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --set show_channel_urls yes
 
:: 克隆库
git clone https://github.com/svc-develop-team/so-vits-svc.git -b 4.0
cd so-vits-svc
:: 手动下载三个模型文件
::https://ibm.box.com/s/z1wgl1stco8ffooyatzdwsqn2psd9lrr 安装到hubert/
::https://huggingface.co/kingple/sovits4/tree/main D_0.pth G_0.pth安装到logs/44k/
:: 创建conda环境
conda create -n sovits python=3.9 -y
:: 进入conda环境（请每次给sovits配环境都确认已在该环境）
conda activate sovits
 
 
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pyworld praat-parselmouth fairseq librosa matplotlib tensorboard tensorboardX
:: 网好的输入 pip install pyworld praat-parselmouth fairseq librosa matplotlib tensorboard tensorboardX
 
:: 检查你的torch版本是否合适
python
import torch
torch.__version__
print(torch.cuda.is_available())
:: 若为cpu版本
pip uninstall torch -y
:: 可前往https://pytorch.org/get-started/locally/#windows-pip查看脚本
pip3 install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117
 
 
:: 处理数据集
:: 可用的wav转换网站：https://www.aconvert.com/cn/audio/mp3-to-wav/
:: 处理好之后往后执行（重采样）
python resample.py
:: 划分训练集 验证集 测试集
python preprocess_flist_config.py
:: 生成hubert与f0
python preprocess_hubert_f0.py
 
 
:: 修改你的config/config.json
:: 训练前备份一下G_0和D_0
:: 训练
python train.py -c configs/config.json -m 44k
 
 
:: 推理
python inference_main.py -m "logs/44k/G_68800.pth" -c "configs/config.json" -n "bgm_04.wav" -t 0 -s "Lapland"
:: 后面 -a 就是 f0