AI懒羊羊声音模型训练方法

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2023-11-29 08:51:15

前言

最近，AI懒羊羊的声音模型在视频平台有广泛的热度。很多人都喜欢这个可爱的形象和它那萌化人心的声音。那么，这个AI声音模型是如何训练出来的呢？接下来，我将为您详细解答。

声音提取

声音提取是整个环节最重要的，提取声音的方法有很多，包括手动提取和自动提取。手动提取需要使用音频编辑软件，通过手动选择需要提取的音频片段，然后导出为独立的音频文件。这种方法比较简单，但是比较费时费力，适合处理少量音频。自动提取可以使用基于信号处理的方法，例如短时傅里叶变换、小波变换等，将音频信号分解为不同的频段，然后提取特征或进行分类。

模型训练

为了训练AI懒羊羊的声音模型，我们需要使用深度学习框架，例如RVC模型技术。在训练阶段，RVC技术需要收集大量的源声音和目标声音数据作为训练样本，然后利用深度神经网络模型进行训练，训练的目标是使得模型能够准确地将源声音映射到目标声音。在推理阶段，RVC技术使用训练好的模型对新的源声音进行转换，将其转化为目标声音。

歌曲分离

歌曲分离的目的是把伴奏和人声抽离出来，通常使用UVR5等工具进行分离。

歌曲推理

在歌曲推理阶段，我们需要使用训练好的模型对新的源声音进行转换，将其转化为目标声音。推理过程通常需要使用RVC模型技术，例如使用go-web.bat进行训练推理。

歌曲合成

最后，我们需要使用AU等工具将伴奏和转换后的人声合并，得到最终的音频文件。

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声音提取模型训练歌曲分离歌曲推理歌曲合成深度学习

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