玩了两个多月的AI语音，还是挺有意思的，收获颇多，不禁让人感叹AI已经进化到如此境界了，之前还有AI实时换脸的，两者配合起来使用简直让人不敢想象，这世上还有什么是真的。总之就是做一个学习记录，从下载到训练到推理到使用推理出来的音频做视频之内的，还有一些音频干声处理心得以及部分bug的解决方式。
目录
先从下载开始：
准备训练集
第一种剪辑方法
第二种剪辑方法
开始训练（RVC）
开始训练（SVC）
模型推理（RVC）
模型推理（SVC）
音频干声的处理
最终合成
训练要求：N卡显存最好是6G往上（最新版的RVC似乎支持A卡，有需求的可以自己试试）
先从下载开始：
RVC整合包（0717版、0813版）：RVC AI变声器813版本 含模型和虚拟声卡入梦整合包 (PC) – 入梦AI模型社区
SVC整合包：快速开始 · 语雀
下载整合包之后，解压到某个只有英文路径的盘下（中文其实也可以，不过这是个好习惯，因为国外的很多玩意都不支持中文），内存要大，几十G不嫌少，几百G不嫌多，不然训练的模型很快就会占满，像这样
准备训练集
干声集：即只有人的声音没有任何伴奏杂声的音频，比如说我要训练神里绫华（日配）的声音，我就去找声优的音频，她的一些配音角色，像约尔福杰、蝴蝶忍、蛇喰梦子、花鸟卷、神里绫华等等还有很多，可以自己去番剧中剪，也可以直接去游戏中找音频，也可以去一些视频网站上找这个角色的对应漫剪。
这里只展示手动去番剧中剪的方法（虽然有工具但还是比较耗时），也可直接去漫剪中找现成的，比如说我要提取辉夜大小姐中的藤原千花的全部语音片段，首先，我把下载全部三季动漫的MP4文件
然后准备好三季对应的字幕文件，这里有两种方法
第一种剪辑方法
自己去一些字幕网站上下载对应的字幕文件（ASS文件或SRT文件）：
字幕库(zimuku) — 字幕下载网站
首页 – 射手网(伪) – assrt.net – 字幕下载，字幕组，中文字幕，美剧字幕，英剧字幕，双语字幕，新番字幕
下载好之后，用 ARCTIME 导入视频和字幕文件
然后观察动漫镜头是否和字幕对应得上，如果对应不上，例如，实际视频字幕要比导入的字幕快12秒左右，可以用功能中的时间轴整体平移来调整观察。
将字幕往后平移12000毫秒（12秒）之后才和视频对应的上，记住这个关键的秒数，12秒，然后，打开QuickCut（QC），选择视频和对应字幕后，将字幕时间偏移调整为12秒，取消勾选导出分段srt字幕，然后点击运行。
等待运行完成所有字幕对应的视频片段就分割好了（这样就相当于把所有角色说话的部分分割了下来），分割好的视频会在选择的视频的路径的文件夹中，我的建议是把1秒以下的片段全部去除，因为太短了，有些可能只是一些语气声音，根据视频长度排序然后删除1秒以下的片段之后，打开AudioDataset开始手动的区分角色语音，先导入所有视频片段，选择视频片段所在目录即可，使用AudioDataset筛选完执行的时候一定要注意，导出的文件夹不能是同一个，要分集导出，不然上一集筛选的内容会被覆盖（来自群友血的教训）。
然后设置好对应角色的视频片段存储路径，有两个角色就设置两个
按空格开始播放，按键盘上的1,2,3,4,5可以标记要存储的位置，Delete可以标记要删除的视频（即不需要的），接下来就是一个一个视频的看（听），全部标记完之后点击全部执行即可完成操作，然后到存储的文件夹去查看对应的视频
再具体点的可以去B站看这个视频
[干货]教你快速提取番剧角色干声，告别手动剪辑！_哔哩哔哩_bilibili
然后每一集都要这样操作，将所有视频全部整好之后，可以用我写的一个小工具，将所有文件夹的视频整合到一个文件夹以及重命名，路径的话比如说，我剪了藤原千花所有的视频，路径为 藤原千花/季数/集数/所有视频，路径就选最外面的这个 “藤原千花”，下面的路径则选一个空文件夹。程序没有做什么验证，所以母文件夹以及子文件夹的所有文件都会被重命名（从1开始）放到新文件夹下。
然后用UVR5进行人声伴奏分离，选择输入所有视频（我是一半一半分离的，显卡内存不够，选太多会爆显存），选择输出到某个空文件夹，格式选WAV就好了，声音分离方式选MDX-Net（也可以试试其他的，个人认为这个就足够用了），然后下面的模型选最后一个UVR-MDX-NET Main，勾上GPU Conversion（GPU加速）和Vocals Only（只保留人声），然后执行，完成之后到输出文件夹去查看，这样部分干声集就准备完成了。数据集理论上是越多越好，当然，质量为最优先考虑的。
第二种剪辑方法
和第一种方法差不多，我就不细说了，有缺点而且更加的繁琐，大概说一下，就是下载MKV格式的原视频，然后用工具去识别字幕，然后分离字幕文件，然后和上面一样，根据字幕分割视频，快的一部就是不需要使用ARCTIME去判断字幕偏移了多少，可是多出了识别字幕和分离字幕的操作，而且实测MKV文件在使用QuickCut（QC）进行分割视频的时候要慢不少，具体操作同样是看这个up的，个人认为还是下载mp4视频文件和字幕文件然后判断偏移量再分割比较好。
[干货]教你快速提取番剧角色干声，告别手动剪辑！_哔哩哔哩_bilibili
开始训练（RVC）
RVC：双击打开项目中的go-web.bat
选择“训练”，设置好训练名称，（采样率选48k，版本选v2，听说这样效果更好），训练集路径（一定要是英文！一定要是英文！一定要是英文！），保存小模型的频率，训练轮数（数据集和训练轮数的比例大概是40分钟500轮的样子，我是凭感觉来的），显卡占用（batch_size，不能设置得太大，比如说我电脑N卡是8G显存，另一个集显也是8G，如果我设置显存超过了8G，则会降低N卡的频率和集显一样，也就是说内存是高了，但性能却低了，得不偿失，所以我设置6G或者7G，不超过8G就刚好可以把N卡的全部性能吃满又不会炸显存，SVC训练同理），然后点一键训练。
等训练结束后总模型会存在项目的“weights”文件夹中，保存的小模型则保存在“logs”文件夹中，logs文件夹中模型的作用，比如说我40分钟的数据训练了500轮，拿总模型推理出来效果不是很理想，然后我去logs文件夹里面对应模型的train.log（训练日志）查看，发现loss_gen在第400轮的时候变的很高（仅供参考，实际上我也不知道loss_gen可不可以作为实际参考价值，这个我也是在RVC群里面问了那些炼丹大佬他们教的），然后把小模型中的400轮之前的模型复制出来放到weights文件夹，然后推理去听听效果，一些心得：干声的质量是第一！长度才是第二！不要为了湊时长而把干声集都污染了，一粒老鼠屎打坏一锅汤！
开始训练（SVC）
SVC的训练和RVC的千篇一律，双击“启动webui.bat”
然后选择训练，将数据集放入项目中的“dataset_raw”文件夹中，文件夹目录 dataset_raw/qianhua/干声集
SVC对于干声的处理要更多一些，需要对干声集进行切片处理，RVC则不需要，我们分割出来的音频本来就才2秒——7秒左右，所以我们使用QuickCut（QC）软件（以下称QC）融合所有音频之后在切片一次。使用QC软件的合并功能，点击+号，然后将所有音频全部添加进去（双击音频行可以移除所有音频），点击运行合并。
然后再使用QC的分割功能，使用第二种（根据片段时长进行分割），我们设置7秒左右
分割完成之后文件夹中就全是干声并且都是7秒的片段了。
然后再放入项目中的“dataset_raw”文件夹中，运行“启动webui.bat”，识别数据集，数据预处理，设置batch（显存占用，和RVC的batch_size一样），然后写入配置文件，从头开始训练或者继续上一次训练（logs——>44k内的文件夹中是上一次训练进度），停止训练可以按Ctrl+C，然后可以推理试听效果，模型文件就在logs/44k文件夹中，要是这一炉觉得训练好了，准备开始下一炉训练了，什么都不用管，和第一次训练一样，直接点从头开始训练，会默认将上一炉结果保存至项目中的“models_backup”文件夹中，具体教程可以看b站up的视频
【AI翻唱/SoVITS 4.1】手把手教你老婆唱歌给你听~无需配置环境的本地训练/推理教程[懒人整合包]_哔哩哔哩_bilibili
SVC一些常见的问题：、
常见报错和解决方案 · 语雀
我所遇到的问题：
在数据预处理时报错了：’gbk’ codec can’t decode byte 0x8f in position 8: illegal multibyte sequence
win11系统遇到的，下载的是整合包，解决方案：在区域和语言里面勾上这个
然后就可以训练了。
模型推理（RVC）
推理很简单，就是设置好使用的模型、需要推理的音频、特征文件和音高提取算法（建议使用rmvpe），然后点击转换就好了。
推理完成之后可以在下面进行播放试听，其中推理环节中，最难的是被推理音频干声的处理，因为模型只是模拟音色，如果被推理音频有很多杂音伴奏之内的，这些声音也会被推理就会失真电音之内的，所以我们要把音频的伴奏杂音去干净。
模型推理（SVC）
SVC的推理和RVC差不多，选择模型，加载模型，上传音频然后推理，下面的参数可以自行修改调试。
音频干声的处理
第一步：使用UVR5进行人声伴奏分离，UVR5算是市面上很强大的人声伴奏分离软件了，如果连这个都分不干净建议放弃这段音频，UVR5所使用的模型可以看这个up的视频：
【教程】如何优雅的分离 修复人声_哔哩哔哩_bilibili
未鸟大佬的视频，讲了很多段，最主要的就是RVR5所使用的模型，可以按照大佬的模型来，在UVR5上下载，然后设置模型。
分离之后，可以很清晰的听到只有人声了，不过有的歌我分离出来的伴奏中也会轻微的漏人声，就感觉有点违和，比如说《花の塔》，个人觉得可以使用UVR5的VR Architecture中的1_HP-UVR.pth模型去提取一下伴奏，实际使用时1_HP-UVR.pth提取伴奏要比2_HP-UVR.pth提取的伴奏更干净些。很多歌都有和声部分（和声：多个人的声调），其实UVR5中也有可以去除和声的模型（5_HP-Karaoke-UVR），但是去除得太暴力了，有时候连主人声都被去除了，这个时候就需要用到RipX这个软件了
第二步：使用RipX手动移除和声
直接选中和声部分，按Delete删除，有的歌和声音调和主声音调一样就去除不了，不过音调一样推理出来也不会有大的违和感。
处理完和声，再去推理，效果就很好了。
最终合成
我是把RVC的推理结果和SVC的推理结果都放到RipX里去，选取两个音频中比较好的部分组合到一起，然后再导出成最终音频，然后再把导出来的音频，和UVR5分离出来的伴奏，进行融合。
我所使用的融合方法：使用 GoldWave软件进行音频合成，先打开干声和伴奏，然后选择其中一个，点击上方的复制，再选择另一个，再点击混合。
混合之后点击上面的“文件”——>“另存为”，不要保存，不然就覆盖掉了，另存为然后叉掉就不会覆盖掉。
当然，如果要用音频来做视频那更简单，直接把伴奏和干声都拖进去，起始点设置一样就好了。
一步一步走过来，磕磕绊绊的，遇到了问题也不知道问谁，加了很多群和大佬去学习经验，学了很多乱七八糟的东西，像ARCTIME我是用来判断视频和字幕的偏移量的，GoldWave用来剪取和融合音频的，Mkvtoolnix用来提取字幕，QuickCut用来根据字幕分割视频以及融合（分割）音频的，UVR5（人声伴奏分离），RX10（音频修复），RipX（去除和声），还有PS，AE等等
这是我训练然后推理的其中一个，还是挺不错的。
【AI 神里绫华】忘れてやらない（绝不会忘记）_哔哩哔哩_bilibili
在此做个记录以免忘记，如果想起来还有未记录的会回来补齐。