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1、A1.全是生产力工具1、智能音箱接gpt,陪伴孩子和老连接ChatGPT提供两种方式:1使用OPenA1.Key的方式24魂P服务代码框内按照规则输公开免费的HTTPAP1.访问,可以宣看我的教程学习如何不用科学上网搭建一个自己的GPTAPI使用方法:在软件的输入参数中输入(1)用尹ID(2)账声密码型号(型号在音箱底部标签获取,例如1.15A)4)选择连接方式点击开始按钮(6)开始与音箱对话参考代码:yihong0618xiaogpthttpsyihong0618iaogpt2、gpt3.5的使用方法:hayoai使用方法https力WWW.hay。.com/这是一款整合的软件大全,整体的逻
2、辑类似于国内版的discord,各位伙伴可以哈哈研究Igy。三nSC国行三s国片生成生产力俭薛工aChatGPTo33方-HayoCuboxO.a三*r4三u.AJkxamv5,Wnedec*n73MtW8CgTWMchtGPaopfm-*xMwwa*:tt.woF5y:AZWWTrcrz.*FMdQy3f果一QKFMgTW!:5W.mjtrw*f三m=opu.MSEJtBKMAiIFI列,fczr井jeMT三MXCE人吟认*BeMB:,物一上AJ三,a.e.点击gpt3.5iWifXiowt-Hayo此功IS只支I寺在客户端使用下IJ应用体蛆完整功能若羽正*跳8,*失点壬下助32佚钮BeB5
3、Hay,点由此处如关菊受胃对任俱出,a点击打开HayO下载完成可以用自己的邮箱登录:选择gpt88A1.房间Ka0ifiwiiinChMGPt公共Ar1.英这个回友的功力和gpt3.5是一样的哦!HayoA1.HB:、.EA1.,SW-M三wafi*MH11ayo-rvoeiubHayoIDS321JIHi我是FAJ.GPTM0WfB5A)三WRA.跖兴5R侪氏#川斯白然Ioe的切动体aHKWgfi何WMW1盒。,除英期向M问,我会乐我而B为你裸俣4帆期符与你情例交通!taQHM5-三JXf1.WfiS*?FAJSBy-大Mh台文*.R以下几也:1 0HkmIWK/做射会&s.kJHAK.。实
4、.传UhIaM出GtraS.BW用户的XS2 Awr:在文。中不铤Jn冗虻第句加ISW亏业术通,C的回5波送出3 SUPB3产生眄怆fir5PaW旬,MW”W1.4 SffMi:亦己己第esn0M,wimm.ua.g元斯创作出央白峨引5小而疏文3中g入网*引丽的BE.使用户n评*,宣理文库目标.ma5m.可以让你取M*j三,!配让你的电力如丽大.kirWii1.D.均HayoM3、A1.换声音,孙燕姿:SVS人声训练步骤:So-VITS-SVC4.0新版整合包使用教程So-VITS-SVC项目一直都有在更新,B站视频(指4月26E换源前的视频)里的版本已经此较落后了,并且原版整合包因为做的匆忙
5、,有很多地方做得比较粗糙,所以痛定思痛歪写了一个新的真一站式WebU1.整合包.除了f均值滤波功能外,项目本体没有太大改动,所以先前训练的进度也可无缝转移。团有什么新的? 放弃了各种乱七八糟的脚本文件,数据预处理/推理/训练现可在WebU1.一站式解决 支持多卡指定GPU训练、多分支一站式整合 更多的推理可选参数和可选项(K)均值灌波、声码器增强版) 加入了更多防呆手段,尽可能减少报错 保持更新,尽可能与项目仓库同步团更新m志(什么时候可以折慢啊这一块好口的)2023.05.13v1.5.1(NEWEST) 修复了一个导致无法训练的BUG2023.05.13v1.5.0(NEWEST) 加入了
6、推理时的f预测器可选项 加入了文本转语音的部分中文方M支持(东北话、陕西话、母语彬许可证声明和作品简介模板So-VITS-SVC仓库与本整合包现已换用BSD3-C1.ausei午可,即三起使用本整合包或直接使三原项目仓库产出的作品,需遵循以下协议条款:1 .未经授权同意,禁止在音视频网站发布的作晶中标注项目仓库地址、仓库作者、贡献者、整合包作者的信息。2 .必须在作品中标注免费声明,免去仓库作者、贡献者、整合包作者对该作品一切后果的责任,作品的介模板COVeI7原唱:使用的输入源音声来源音声来源:训练集音声来源免责声明:本作品仅作为娱乐目的发布,可能造成的后果与使用的音声转换项目的作者、贡献者
7、无关.口下载地址团完整整合包(v151)百度W盘:https:/pan.baidu.eom/s/12u_1.Dyb5KSOfvjJ91.VwCIQ?PWd=g8n4提取玛:g84Goog1.eDrive:更新中团增运更新直接替换整合包内的文件(这是给新版整合包用的增更新,旧版不能直接使用)V1.5.1:https:/pan.baidu.eom/s/1N-47gaAFE1Ewd4hrOQEu8A7pwd=yryv提取玛:yryvTVec768-1.ayer12Vec768-1.ayer12是SoVITSSVC4.0的最新分支(应该也是最后一个),将特征输入更换为了ContentVeC的第12层T
8、ranSfOrmer输出。其实原本应该叫4.0v3的.后来大家认为口一点的名字很酷“襁得这很酷吗?我觉得这纸裤啦,很符合我们对SeMIS的患饮).于是就叫了这个名字,就是每次都要打全称不太方便.从名字也能看出来,这个分支和原版不通用,模型需要生新训练,并且需要自己本地部若一个该分支推理。但现在本整合包将两个分支整合在一起了,你现在可以在本整合包下任意选择你要训练的分5,并且支持双分支模型的推理。本整合包带Vec768-1.12的底模,训练时会根据你选择的分支自动装载对应分支的底模,真正实现我奶奶来了也会用的自动化。那么问题来了,Vec768-1.ayer12的效果如何呢?经过社区小规模测试,得
9、出的结论是该分支相较原版可能存在性能提升,在数据集更大的情况下有更高的上限。当然也说了这只是小规模测试,我们推荐你在自己的数据集上亲自训练一个并比较和原分支的差异.使用教程StepN安装PythOr3.8.9Python环境已经整介到整合包中,现在无需安装Python也可以使用新版整介包了。Step2:解压整合包将整合包解压到电脑硬盘中(路径中尽至不要包含中文),整合包内已经搭建好了运行所需的所有环境依赖,你无需自己手动搭建环境.Step3:准备数据集数据集的准备和旧版没有任何区别,请参考BVIH24y187Ko中的指引自己准备数据集。5.2B更新:现在你可以在IVebU冲进厅数据集音频切片了
10、。在WebUf中整合了一个小I具,可以无需调参一键式切片,确保你的数据集不会出现过口或过短的音频。Step4:在WebU1.中进行数据预处理/训练将准备好的数据集放置在.dataSe1.raw文件夹中,确保文件夹结构正确:dataset_raw|SpeakerO|x1-1.wav1.1.-08.wavSpeaker1.Ixx2-0xxx2.wavI1xxx7-xxx007.wav打开启动WebU1.bat.选择上方“训练标签卡,进入训练设置界面:(很简单啊,一看就懂了)遇到WebU咔死请参照以下解决方案:关闭代理/换浏览器(Chrome为佳)/消除浏览器缓存/如果浏览器自带网口翻译也要关闭一些
11、说明:3 .评估日志和保存模型均是按照步数(steps)而非轮数(epoch)来计算的,默认的数值比较常用。步数和轮数的关系是:StePS=epoch*(数据集数量/batchsize)4 .批大小:batch_size)极度影响显存占用。如果遇到CUDAoUtOfmemory报错请首先调低batchsize.如果而再考虑升级显卡驱动、CUDA驱动。本环境在CUDA1.1.7和12.0中测试稳定5 .半精度训练(fp16)是一个比较玄学的参数,如果你不知道这是干嘛的还是保持关闭就好6 .多卡月P如果要指定某张显卡层于训练的话,可以使用nvidia-smi命令来杳看显卡的系统编号,但是英伟达的编
12、号分配逻辑就是依托,很容易出现指定不到你想选的那张显卡的问题,默认0是不会出错的7 .不要问我怎么才算训练好了.用整合包的后动tensorboard.bat来查看损失函数值收敛趋势,tensorboard里还可以试听当前模型的测试自频,但是测试8频不代表模型的实际产出。你觉得差不多训练好了就可以手动中止了.Step5:在WebU1.中进行推理快来试试刚刚出炉的模型吧!新版整合包的推理和旧版除了多出来一些可选项以外没有任何区别。仍然可以参考BVIH24y187Ko中的指引来操作。一些新的参数在WebU1.中也有很详细的说明,你可以自己试试看。新版WebUI在生成音频的时候会将文件自动保存在res
13、u1.ts文件夹内,你无需一个个手动下载了.团外部模型如何迁移到新版整合包?把旧版的G_模型和KmeanS聚类模型放到新版整合包的以下目录:.1.ogs44k把旧版模型对应的COnfigjSon(在ConfigS文件夹内)放否到新版的以下目录:Aconfigs不太建议将旧版整合包未完成的训练转移到新版,因为两个包的环境依赖有所不同,容易出现意料之外的问Sg.团未来更新内容(有想要的功能或者BUG反馈可以在这里添加批注) 音频批量推理 文本转语者,OnnX批量转换 整合数据空音频切片 力口入So-V1.TS-SVC-V2的分支支持 加入So-VITS-SVC-VeC768-Iayer1.2的分支支持 多模型音色融合So-VITS-SVC4.0云端训练教程https:/WWW盛谢口缘目前AUtOD1.云端镜像已经与本整合包同步更新,基本空实现新咫整合包的绝大多数功能。诲谢云端镜像作者麦哲云请在社区镜像选择SO-VitS-SVC-v4-Webui:V1.1即可使用最新镜像。DDSP-SVC3.0(DDDSP,D3SP)整合包及训练/推理.教程