注意:requirements文件已更新，目前分为3个版本，可自行选择使用。\
- requirements.txt 是此仓库测试的原始完整环境，Torch1.12.1+cu113,可选择直接pip 或删除其中与pytorch有关的项目(torch/torchvision)后再pip，并使用自己的torch环境
pip install -r requirements.txt
- (推荐)requirements_short.txt 是上述环境的手动整理版，不含torch本体，也可以直接
pip install -r requirements_short.txt
- 根目录下有一份@三千整理的依赖列表requirements.png，是在某品牌云服务器上跑通的，不过此torch版本已不兼容目前版本代码,但是其他部分版本可以参考，十分感谢
使用根目录下的inference.ipynb进行推理或使用经过作者适配的@小狼的infer.py
在第一个block中修改如下参数：
config_path='checkpoints压缩包中config.yaml的位置'
如'./checkpoints/nyaru/config.yaml'
config和checkpoints是一一对应的，请不要使用其他config
project_name='这个项目的名称'
如'nyaru'
model_path='ckpt文件的全路径'
如'./checkpoints/nyaru/model_ckpt_steps_112000.ckpt'
hubert_gpu=True
推理时是否使用gpu推理hubert(模型中的一个模块)，不影响模型的其他部分
目前版本已大幅减小hubert的gpu占用，在1060 6G显存下可完整推理，不需要关闭了。
另外现已支持长音频自动切片功能(ipynb和infer.py均可)，超过30s的音频将自动在静音处切片处理，感谢@小狼的代码
wav_fn='xxx.wav'#传入音频的路径，默认在项目根目录中
use_crepe=True
#crepe是一个F0算法，效果好但速度慢，改成False会使用效果稍逊于crepe但较快的parselmouth算法
thre=0.05
#crepe的噪声过滤阈值，源音频干净可适当调大，噪音多就保持这个数值或者调小，前面改成False后这个参数不起作用
pndm_speedup=20
#推理加速算法倍数，默认是1000步，这里填成10就是只使用100步合成，是一个中规中矩的数值，这个数值可以高到50倍(20步合成)没有明显质量损失，再大可能会有可观的质量损失,注意如果下方开启了use_gt_mel, 应保证这个数值小于add_noise_step，并尽量让其能够整除
key=0
#变调参数，默认为0(不是1!!)，将源音频的音高升高key个半音后合成，如男声转女生，可填入8或者12等(12就是升高一整个8度)
use_pe=True
#梅尔谱合成音频时使用的F0提取算法，如果改成False将使用源音频的F0\
这里填True和False合成会略有差异，通常是True会好些，但也不尽然，对合成速度几乎无影响\
(无论key填什么 这里都是可以自由选择的，不影响)\
44.1kHz下不支持此功能，会自动关闭，开着也不报错就是了
use_gt_mel=False
#这个选项类似于AI画图的图生图功能，如果打开，产生的音频将是输入声音与目标说话人声音的混合，混合比例由下一个参数确定
注意!!!：这个参数如果改成True，请确保key填成0，不支持变调
add_noise_step=500
#与上个参数有关，控制两种声音的比例，填入1是完全的源声线，填入1000是完全的目标声线，能听出来是两者均等混合的数值大约在300附近(并不是线性的，另外这个参数如果调的很小，可以把pndm加速倍率调低，增加合成质量)
wav_gen='yyy.wav'#输出音频的路径，默认在项目根目录中，可通过改变扩展名更改保存文件类型
如果使用infer.py，修改方式类似，需要修改__name__=='main'中的部分，然后在根目录中执行
python infer.py
这种方式需要将原音频放入raw中并在results中查找结果
目前支持wav格式和ogg格式的音频数据，采样率最好高于24kHz，程序会自动处理采样率和声道问题。采样率不可低于16kHz（一般不会的）
音频需要切片为5-15s为宜的短音频，长度没有具体要求，但不宜过长过短。音频需要为纯目标人干声，不可以有背景音乐和其他人声音，最好也不要有过重的混响等。若经过去伴奏等处理，请尽量保证处理后的音频质量。
目前仅支持单人训练，总时长尽量保证在3h或以上，不需要额外任何标注，将音频文件放在下述raw_data_dir下即可，这个目录下的结构可以自由定义，程序会自主找到所需文件。
首先请备份一份config.yaml(此文件对应24kHz声码器, 44.1kHz声码器请使用config_nsf.yaml)，然后修改它
可能会用到的参数如下(以工程名为nyaru为例):
K_step: 1000
#diffusion过程总的step,建议不要修改
binary_data_dir: data/binary/nyaru
预处理后数据的存放地址:需要将后缀改成工程名字
config_path: training/config.yaml
你要使用的这份yaml自身的地址，由于预处理过程中会写入数据，所以这个地址务必修改成将要存放这份yaml文件的完整路径
choose_test_manually: false
手动选择测试集，默认关闭，自动随机抽取5条音频作为测试集。
如果改为ture，请在test_prefixes:中填入测试数据的文件名前缀，程序会将以对应前缀开头的文件作为测试集
这是个列表，可以填多个前缀，如：
test_prefixes:
- test
- aaaa
- 5012
- speaker1024
重要：测试集*不可以*为空，为了不产生意外影响，建议尽量不要手动选择测试集
endless_ds:False
如果你的数据集过小，每个epoch时间很短，请将此项打开，将把正常的1000epoch作为一个epoch计算
hubert_path: checkpoints/hubert/hubert.pt
hubert模型的存放地址，确保这个路径是对的，一般解压checkpoints包之后就是这个路径不需要改,现已使用torch版本推理
hubert_gpu:True
是否在预处理时使用gpu运行hubert(模型的一个模块)，关闭后使用cpu，但耗时会显著增加。另外模型训练完推理时hubert是否用gpu是在inference中单独控制的，不受此处影响。目前hubert改为torch版后已经可以做到在1060 6G显存gpu上进行预处理，与直接推理1分钟内的音频不超出显存限制，一般不需要关了。
lr: 0.0008
#初始的学习率:这个数字对应于88的batchsize，如果batchsize更小，可以调低这个数值一些
decay_steps: 20000
每20000步学习率衰减为原来的一半，如果batchsize比较小，请调大这个数值
#对于30-40左右的batchsize，推荐lr=0.0004，decay_steps=40000
max_frames: 42000
max_input_tokens: 6000
max_sentences: 88
max_tokens: 128000
#batchsize是由这几个参数动态算出来的，如果不太清楚具体含义，可以只改动max_sentences这个参数，填入batchsize的最大限制值，以免炸显存
pe_ckpt: checkpoints/0102_xiaoma_pe/model_ckpt_steps_60000.ckpt
#pe模型路径，确保这个文件存在，具体作用参考inference部分
raw_data_dir: data/raw/nyaru
#存放预处理前原始数据的位置，请将原始wav数据放在这个目录下，内部文件结构无所谓，会自动解构
residual_channels: 384
residual_layers: 20
#控制核心网络规模的一组参数，越大参数越多炼的越慢，但效果不一定会变好，大一点的数据集可以把第一个改成512。这个可以自行实验效果，不过不了解的话尽量不动。
speaker_id: nyaru
#训练的说话人名字，目前只支持单说话人，请在这里填写（只是观赏作用，没有实际意义的参数）
use_crepe: true
#在数据预处理中使用crepe提取F0,追求效果请打开，追求速度可以关闭
val_check_interval: 2000
#每2000steps推理测试集并保存ckpt
vocoder_ckpt:checkpoints/0109_hifigan_bigpopcs_hop128
#24kHz下为对应声码器的目录, 44.1kHz下为对应声码器的文件名, 注意不要填错
work_dir: checkpoints/nyaru
#修改后缀为工程名(也可以删掉或完全留空自动生成，但别乱填)
no_fs2: true
#对网络encoder的精简，能缩减模型体积，加快训练，且并未发现有对网络表现损害的直接证据。默认打开
其他的参数如果你不知道它是做什么的，请不要修改，即使你看着名称可能以为你知道它是做什么的。
在diff-svc的目录下执行以下命令：
#windows
set PYTHONPATH=.
set CUDA_VISIBLE_DEVICES=0
python preprocessing/binarize.py --config training/config.yaml
#linux
export PYTHONPATH=.
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python preprocessing/binarize.py --config training/config.yaml
对于预处理，@小狼准备了一份可以分段处理hubert和其他特征的代码，如果正常处理显存不足，可以先python ./network/hubert/hubert_model.py 然后再运行正常的指令，能够识别提前处理好的hubert特征
#windows
set CUDA_VISIBLE_DEVICES=0
python run.py --config training/config.yaml --exp_name nyaru --reset
#linux
CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python run.py --config training/config.yaml --exp_name nyaru --reset
需要将exp_name改为你的工程名，并修改config路径，请确保和预处理使用的是同一个config文件
重要 ：训练完成后，若之前不是在本地数据预处理，除了需要下载对应的ckpt文件，也需要将config文件下载下来，作为推理时使用的config，不可以使用本地之前上传上去那份。因为预处理时会向config文件中写入内容。推理时要保持使用的config和预处理使用的config是同一份。
2.5.1 'Upsample' object has no attribute 'recompute_scale_factor'
此问题发现于cuda11.3对应的torch中，若出现此问题,请通过合适的方法(如ide自动跳转等)找到你的python依赖包中的torch.nn.modules.upsampling.py文件(如conda环境中为conda目录\envs\环境目录\Lib\site-packages\torch\nn\modules\upsampling.py)，修改其153-154行
return F.interpolate(input, self.size, self.scale_factor, self.mode, self.align_corners,recompute_scale_factor=self.recompute_scale_factor)
改为
return F.interpolate(input, self.size, self.scale_factor, self.mode, self.align_corners)
# recompute_scale_factor=self.recompute_scale_factor)
2.5.2 no module named 'utils'
请在你的运行环境(如colab笔记本)中以如下方式设置:
import os
os.environ['PYTHONPATH']='.'
!CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python preprocessing/binarize.py --config training/config.yaml
注意一定要在项目文件夹的根目录中执行
2.5.3 cannot load library 'libsndfile.so'
可能会在linux环境中遇到的错误,请执行以下指令
apt-get install libsndfile1 -y
2.5.4 cannot load import 'consume_prefix_in_state_dict_if_present'
torch版本过低，请更换高版本torch
2.5.5 预处理数据过慢
检查是否在配置中开启了use_crepe，将其关闭可显著提升速度。
检查配置中hubert_gpu是否开启。
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