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项目仓库：https://github.com/svc-develop-team/so-vits-svc
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项目来源：末日三问/末日时在做什么？有没有空？可以来拯救吗？/終末なにしてますか？忙しいですか？救ってもらっていいですか？
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来自 **中珂院炼金学分院** Q群：715311859
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70%情况下，在入门级发烧HiFi设备下无法识别出与人类声音的区别（未达成）
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2022年5月3日，公布第三代模型，使用SoVits的768训练分支制作，*共计1360epoch、189600step*。
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768分支训练方案的优点在于可以生成更加拟合目标声线的音频，但是缺点是训练困难且容易受到杂音干扰，经常会出现高音破音或者糊掉的情况。相比于1.0原版分支，768训练出来的模型不适合作为翻唱模型，反而更适合文本转语音的TTS/Vits→Audio的流程。
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因为sovits在效果上只改变了说话人的声线，不改变具体的说话内容，所以推理参数调教得好的话可以适应几乎所有语种，至于TTS目前新出来了一个叫作Bark的具有情感功能的TTS人工智能，相信其在未来，可以为sovits的变声功能锦上添花。
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> 项目仓库：https://github.com/svc-develop-team/so-vits-svc
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> 项目来源：末日三问/末日时在做什么？有没有空？可以来拯救吗？/終末なにしてますか？忙しいですか？救ってもらっていいですか？
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> 来自 **中珂院炼金学分院** Q群：715311859
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# 第三次实验简要记录
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### 实验目标：
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70%情况下，在入门级发烧HiFi设备下无法识别出与人类声音的区别（未达成）
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### 实验综述：
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2022年5月3日，公布第三代模型，使用SoVits的768训练分支制作，*共计1360epoch、189600step*。
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768分支训练方案的优点在于可以生成更加拟合目标声线的音频，但是缺点是训练困难且容易受到杂音干扰，经常会出现高音破音或者糊掉的情况。相比于1.0原版分支，768训练出来的模型不适合作为翻唱模型，反而更适合文本转语音的TTS/Vits→Audio的流程。
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### 实验结论：
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因为sovits在效果上只改变了说话人的声线，不改变具体的说话内容，所以推理参数调教得好的话可以适应几乎所有语种，至于TTS目前新出来了一个叫作Bark的具有情感功能的TTS人工智能，相信其在未来，可以为sovits的变声功能锦上添花。
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