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稻香——东雪莲
虚拟——东雪莲
反方向的钟——东雪莲
晴天+龙卷风——东雪莲
DDSP-SVC 3.0 (D3SP) 是什么？
下载资源：
解压整合包
准备数据集
智能音频切片
数据集准备
填写训练设置和超参数
开始训练
推理模型
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反方向的钟——东雪莲
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晴天+龙卷风——东雪莲
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DDSP-SVC 3.0 (D3SP) 是什么？
DDSP-SVC 是一个相对年轻的音声转换项目，相较于常用的So-VITS和更早的Diff-SVC，DDSP在训练推理速度和配置要求上都可以说是全面优于前两个项目，一般来说只要有一张2G以上显存的N卡，花上一两个小时就可以训练完成，大大降低了AI变声的门槛。当然，带来的牺牲就是其原本的转换效果是不太尽人意的。
但是最近DDSP项目迭代到了3.0版本，在原有的基础上加入了浅扩散机制，将DDSP输出的质量较低的音频梅尔谱图输入扩散模型进行浅扩散处理，输出梅尔谱图并通过声码器转换为高质量音频，使得转换效果大幅提升，在部分数据集上可以达到媲美So-VITS的效果。因此DDSP-SVC 3.0也可以称为D3SP（DDSP with Diffusion, DDDSP, 带带大涩批）。DDSP-SVC 是一个相对年轻的音声转换项目，相较于常用的So-VITS和更早的Diff-SVC，DDSP在训练推理速度和配置要求上都可以说是全面优于前两个项目，一般来说只要有一张2G以上显存的N卡，花上一两个小时就可以训练完成，大大降低了AI变声的门槛。当然，带来的牺牲就是其原本的转换效果是不太尽人意的。
但是最近DDSP项目迭代到了3.0版本，在原有的基础上加入了浅扩散机制，将DDSP输出的质量较低的音频梅尔谱图输入扩散模型进行浅扩散处理，输出梅尔谱图并通过声码器转换为高质量音频，使得转换效果大幅提升，在部分数据集上可以达到媲美So-VITS的效果。因此DDSP-SVC 3.0也可以称为D3SP（DDSP with Diffusion, DDDSP, 带带大涩批）。
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解压整合包
将整合包解压到电脑硬盘中（路径中尽量不要包含中文），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。
准备数据集
转化数据格式为wav
用uvr5获得原声，去除杂音和背景音效
智能音频切片
音频长度时间最好在30~60min左右
数据集准备
将切片后的数据集放置在data/train/audio文件夹下，在数据集中按训练集：验证集=100:1的比例挑选验证集音频放置到data/val/audio文件夹中
单说话人模型，直接将所有wav文件放置到对应的audio文件夹下即可。如果是训练多说话人模型，需要在训练集和验证集的"audio"文件夹下新建不同说话人的目录，只能以纯数字命名，以1开始
如果你不想手动挑选验证集，在数据集放置到data/train/audio后也可以点击下面的一键划分数据集完成操作。
验证集的条数最好不要超过10条，否则训练验证会变得很慢。验证集的音频质量越高越好。
确认训练集和验证集正确放置后请选择训练编码器和f0提取算法
编码器：hubertsoft: 咬字较为清晰 | contentvec(768l12): 音色更为还原
f0算法：crepe: 抗噪能力较强但预处理速度慢 | parselmouth: 抗噪能力较弱但预处理速度快
注意，不同编码器训练出来的模型不通用，并且对应不同的配置文件，在推理时选择不匹配的配置文件会导致错误
填写训练设置和超参数
D3SP的完整推理过程需要训练2个模型，分别是DDSP模型和扩散模型。因此你需要在下面设置2份配置文件的超参数。
开始训练
D3SP的完整推理过程需要训练2个模型。
首先选择训练进度，从头开始训练将会将exp文件夹中的对应模型进度保存备份至models_backup文件夹，如果是训练扩散模型，会自动装载对应编码器的预训练底模。
两个模型的训练是独立的，你可以以任意顺序训练两个模型。训练前请先在上方选择预处理对应的编码器。
推理模型
