Spaces:
Runtime error
Runtime error
| import io | |
| import gradio as gr | |
| import librosa | |
| import numpy as np | |
| import soundfile | |
| import torch | |
| from inference.infer_tool import Svc | |
| import logging | |
| logging.getLogger('numba').setLevel(logging.WARNING) | |
| model_name = "logs/48k/suiji.pth" | |
| config_name = "configs/suiji.json" | |
| svc_model = Svc(model_name, config_name) | |
| sid_map = { | |
| "岁己（本音）": "suiji" | |
| } | |
| def vc_fn(sid, input_audio, vc_transform): | |
| if input_audio is None: | |
| return "请选择或拖入一段音频", None | |
| sampling_rate, audio = input_audio | |
| # print(audio.shape,sampling_rate) | |
| duration = audio.shape[0] / sampling_rate | |
| audio = (audio / np.iinfo(audio.dtype).max).astype(np.float32) | |
| if len(audio.shape) > 1: | |
| audio = librosa.to_mono(audio.transpose(1, 0)) | |
| if sampling_rate != 16000: | |
| audio = librosa.resample(audio, orig_sr=sampling_rate, target_sr=16000) | |
| print(audio.shape) | |
| out_wav_path = io.BytesIO() | |
| soundfile.write(out_wav_path, audio, 16000, format="wav") | |
| out_wav_path.seek(0) | |
| sid = sid_map[sid] | |
| out_audio, out_sr = svc_model.infer(sid, vc_transform, out_wav_path) | |
| _audio = out_audio.cpu().numpy() | |
| return "成功", (48000, _audio) | |
| app = gr.Blocks() | |
| with app: | |
| with gr.Tabs(): | |
| with gr.TabItem("歌声音色转换"): | |
| gr.Markdown(value=""" | |
| # 强烈建议☝️先看一遍使用说明 | |
| ## 这是 sovits 3.0 48kHz AI岁己“歌声”音色转换的在线demo | |
| #### 目前模型训练状态：700000steps / 640epochs | |
| #### 如果要训练自己的数据请访问：[项目Github仓库](https://github.com/innnky/so-vits-svc/tree/main)、[教程《svc相关》](https://www.yuque.com/jiuwei-nui3d/qng6eg) | |
| #### 建议参考上方“使用说明”下的教程，在本地使用 inference_main.py 处理，我都写成这样了再小白应该都能搞定 | |
| #### 本地推理可调用GPU(cuda)，3060Ti 8G可推理一条20(建议) - 30s的音频，过长音频可分割后批量处理 | |
| """) | |
| sid = gr.Dropdown(label="音色", choices=["岁己（本音）"], value="岁己（本音）") | |
| vc_input3 = gr.Audio(label="输入音频（长度请控制在30s左右，过长可能会爆内存）") | |
| vc_transform = gr.Number(label="变调（整数，可以正负，半音数量，升高八度就是12）", value=0) | |
| vc_submit = gr.Button("转换", variant="primary") | |
| vc_output1 = gr.Textbox(label="输出日志") | |
| vc_output2 = gr.Audio(label="输出音频（最右侧三个点可以下载）") | |
| vc_submit.click(vc_fn, [sid, vc_input3, vc_transform], [vc_output1, vc_output2]) | |
| with gr.TabItem("亿点点使用说明➕保姆级本地部署教程"): | |
| gr.Markdown(value=""" | |
| # 强烈建议👇先看一遍使用说明 | |
| ### 输入的音频一定要是纯净的干音，不要把歌曲直接扔进来 | |
| ### 长音不太稳，音域不算宽，选曲限制比较大，推荐多试试变调 | |
| ### 对陈述语气没多大作用，实在没干音库的话，你可以自己唱然后升十几个调慢慢试效果 | |
| ### 因为训练集来自于录播，所以音色偏本音，前期变调用于匹配音域，后期可以升一个调匹配一下岁己的歌音 | |
| # 在本地部署并使用 inference_main.py 处理的保姆级教程： | |
| # 未完工，还在解决装依赖的问题 | |
| ### 0. 创建一个存放文件的目录，例如 D:\\SUI\\ | |
| ### 1. 安装所需的软件 | |
| 1. [miniconda-Python3.8](https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html#windows-installers)（未测试其他Python版本）[点这里可以直接下载](https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-py38_22.11.1-1-Windows-x86_64.exe)，Just Me 与 All Users 都行，其余可无脑下一步 | |
| 2. [git](https://git-scm.com/download/win)（建议使用便携版）[点这里可以直接下载(便携版v2.39.0.2)](https://github.com/git-for-windows/git/releases/download/v2.39.0.windows.2/PortableGit-2.39.0.2-64-bit.7z.exe)，路径填 D:\\SUI\\git\\ | |
| ### 2. 在开始菜单中运行 Anaconda Powershell Prompt 并配置环境（除了工作目录，复制粘贴回车即可） | |
| ``` | |
| # 切换工作目录 | |
| cd D:\\SUI\\ | |
| # 拉取仓库 | |
| .\\git\\bin\\git lfs clone https://huggingface.co/spaces/Miuzarte/SUI-svc-3.0 | |
| # 切换工作目录至仓库内 | |
| cd D:\\SUI\\SUI-svc-3.0\\ | |
| # 创建并激活环境 | |
| conda create -n sovits python=3.8 -y | |
| conda activate sovits | |
| # 更换国内清华源 | |
| conda config --set show_channel_urls yes | |
| conda config --remove-key channels | |
| 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/menpo/ | |
| conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/ | |
| conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/ | |
| conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/ | |
| conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ | |
| conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ | |
| pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple | |
| # 下面这一条给 NVIDIA 用户 | |
| conda install pytorch==1.12.1 torchvision==0.13.1 torchaudio==0.12.1 cudatoolkit=11.3 -y | |
| # 安装其余依赖（如果pip报SSL相关错误请关闭科学上网） | |
| pip install -r requirements_local.txt | |
| ``` | |
| 至此环境配置完成，关闭该终端窗口（方便我写下一步） | |
| ### 3. 歌声音色转换 | |
| 1. 运行 Anaconda Powershell Prompt 切换工作目录并激活环境 | |
| ``` | |
| cd D:\\SUI\\SUI-svc-3.0\\ | |
| conda activate sovits | |
| ``` | |
| 2. 在 SUI-svc-3.0\\raw\\ 文件夹中放入需要转换的音频（wav格式），8G显存的情况下不建议每条音频超过30s（不包括无声部分），过长会爆显存导致处理时间超级加倍甚至直接报错 | |
| 3. 编辑 SUI-svc-3.0\\inference_main.py 的第23行（可参考第24行注释的格式），以及26行的变调，修改完保存时注意编码应为 UTF-8 | |
| 4. 在终端中运行 inference_main.py 开始推理，音频将输出至 SUI-svc-3.0\\results\\ 文件夹 | |
| ``` | |
| python inference_main.py | |
| ``` | |
| """) | |
| app.launch() |