so-vits-svcは、歌声変換（Singing Voice Conversion: SVC）に焦点を当てたオープンソースプロジェクトです。このプロジェクトはテキストから音声への変換（Text-to-Speech: TTS）ではなく、特に歌声変換に重点を置いています。このプロジェクトでは、TTS機能はサポートされておらず、VITSはSVCタスクを実行することはできません。これら2つのプロジェクトで使用されるモデルは交換可能ではなく、全ての状況で適用可能ではありませんSource 0。
インストール・導入方法
このプロジェクトの具体的なインストール・導入手順は公式のREADMEファイルに記述されていますが、以下に主な手順を示します：
必要なモデルファイルをダウンロードし、指定のディレクトリに配置します。例えば、事前学習済みのモデルファイル（G_0.pth、D_0.pth）は
logs/44kディレクトリに、事前学習済みの拡散モデルのベースモデルファイル（model_0.pt）はlogs/44k/diffusionディレクトリに配置します。使用する音声エンコーダを選択します。例えば、
contentvecを音声エンコーダとして使用する場合は、それに関連する設定を行います。データセットの準備を行います。これには、音声のスライス、44100Hzとモノにリサンプリング、データセットの自動分割、ハブルトとf0の生成などが含まれます。
モデルの訓練を行います。例えば、Sovitsモデルを訓練する場合は、以下のコマンドを実行します：
python train.py -c configs/config.json -m 44k
注意点として、このプロジェクトは完全にオフラインで動作し、ユーザー情報を収集したり、ユーザー入力データを収集したりすることはありません。また、このプロジェクトは学術的な目的であり、本番環境でのデプロイメントは想定されていませんSource 0。
使い方
このプロジェクトの具体的な使い方は、公式のREADMEファイルに記述されていますが、以下に主な手順を示します：
データセットの準備を行います。これには、音声のスライス、44100Hzとモノにリサンプリング、データセットの自動分割、ハブルトとf0の生成などが含まれます。
モデルの訓練を行います。例えば、Sovitsモデルを訓練する場合は、以下のコマンドを実行します：
python train.py -c configs/config.json -m 44k
- 推論を行います。このプロジェクトは、自動的なf0予測、クラスタベースの