svc-develop-team/so-vits-svc

[Help]: 底模训练时长求助

Open

#112 opened on 2023年4月2日

GitHub で見る
 (11 comments) (0 reactions) (0 assignees)Python (4,513 forks)batch import
help wanted

Repository metrics

Stars
 (23,713 stars)
PR merge metrics
 (30d に merged PR はありません)

説明

请勾选下方的确认框。

  • 我已仔细阅读README.md和wiki中的Quick solution。
  • 我已通过各种搜索引擎排查问题，我要提出的问题并不常见。
  • 我未在使用由第三方用户提供的一键包/环境包。

系统平台版本号

Ubuntu

GPU 型号

3090

Python版本

3.9

PyTorch版本

1.13

sovits分支

4.0(默认)

数据集来源（用于判断数据集质量）

多个开源的单人歌声数据集，质量较高

出现问题的环节或执行的命令

训练

问题描述

我需要训练一个16K采样率的底模，使用了混合说话和歌声数据集，总共30000多条数据，训练到200K步，Mel loss到了在14左右，推理时有电流音。请问一下底模训练时使用了多大规模的数据，训练了多久，Mel loss到了多少呢

日志

无

截图so-vits-svc、logs/44k文件夹并粘贴到此处

image

补充说明

hop size = 320 upsample = 10,4,2,2,2 sigment size = 8960

コントリビューターガイド

調査方針
ユーザーは、so vits svcにおけるベースモデルトレーニングの典型的なトレーニングデータセットサイズとメル損失値について質問しています。ガイダンスを提供するには、リポジトリのwikiまたはトレーニングドキュメントをチェックして、推奨されるデータセットサイズとトレーニングステップを確認してください。トレーニングパラメータが議論された他のクローズドイシューやディスカッションを参照してください。ホップサイズとアップサンプル設定が提供されています。リポジトリのデフォルト設定（例：configs/44k.json）と比較してください。また、ユーザーがUbuntu、3090 GPU、Python 3.9を使用していることを考慮してください。
技術スタック
pythonpytorch
領域
machine learning
Issue 種別
調査
難度新しい貢献者にとっての実装難度です。1 は非常に小さな変更、5 は専門的な作業です。
2
推定時間経験ある貢献者が調査、実装、テスト、pull request 準備にかけるおおよその時間範囲です。
1-3時間
活動状況Issue が今どれだけ取り組みやすいかを示します。新しい、活発、古い、ブロック中、またはメンテナー入力待ちなどです。
アクティブ
明確さ期待される変更、受け入れ条件、次の手順がどれだけ明確かを示します。
おおむね明確
前提条件
PythonPyTorch
初心者向け度初回貢献者にどれだけ取り組みやすいかを 1-100 で推定したスコアです。
70