Spaces:
Runtime error
Runtime error
| ## RVC Eğitimi için Talimatlar ve İpuçları | |
| ====================================== | |
| Bu TALİMAT, veri eğitiminin nasıl yapıldığını açıklamaktadır. | |
| # Eğitim Akışı | |
| Eğitim sekmesindeki adımları takip ederek açıklayacağım. | |
| ## Adım 1 | |
| Deney adını burada belirleyin. | |
| Ayrıca burada modelin pitch'i dikkate alıp almayacağını da belirleyebilirsiniz. | |
| Eğer model pitch'i dikkate almazsa, model daha hafif olacak, ancak şarkı söyleme için uygun olmayacaktır. | |
| Her deney için veriler `/logs/your-experiment-name/` dizinine yerleştirilir. | |
| ## Adım 2a | |
| Ses yüklenir ve ön işleme yapılır. | |
| ### Ses Yükleme | |
| Ses içeren bir klasör belirtirseniz, bu klasördeki ses dosyaları otomatik olarak okunur. | |
| Örneğin, `C:Users\hoge\voices` belirtirseniz, `C:Users\hoge\voices\voice.mp3` yüklenecek, ancak `C:Users\hoge\voices\dir\voice.mp3` yüklenmeyecektir. | |
| Ses okumak için dahili olarak ffmpeg kullanıldığından, uzantı ffmpeg tarafından destekleniyorsa otomatik olarak okunacaktır. | |
| ffmpeg ile int16'ya dönüştürüldükten sonra float32'ye dönüştürülüp -1 ile 1 arasında normalize edilir. | |
| ### Gürültü Temizleme | |
| Ses scipy'nin filtfilt işlevi ile yumuşatılır. | |
| ### Ses Ayırma | |
| İlk olarak, giriş sesi belirli bir süreden (max_sil_kept=5 saniye?) daha uzun süren sessiz kısımları tespit ederek böler. Sessizlik üzerinde ses bölündükten sonra sesi 4 saniyede bir 0.3 saniyelik bir örtüşme ile böler. 4 saniye içinde ayrılan sesler için ses normalleştirildikten sonra wav dosyası olarak `/logs/your-experiment-name/0_gt_wavs`'a, ardından 16 kHz örnekleme hızına dönüştürülerek `/logs/your-experiment-name/1_16k_wavs` olarak kaydedilir. | |
| ## Adım 2b | |
| ### Pitch Çıkarımı | |
| Wav dosyalarından pitch bilgisi çıkarılır. ParSelMouth veya PyWorld'e dahili olarak yerleştirilmiş yöntemi kullanarak pitch bilgisi (=f0) çıkarılır ve `/logs/your-experiment-name/2a_f0` dizinine kaydedilir. Ardından pitch bilgisi logaritmik olarak 1 ile 255 arasında bir tamsayıya dönüştürülüp `/logs/your-experiment-name/2b-f0nsf` dizinine kaydedilir. | |
| ### Özellik Çıkarımı | |
| HuBERT'i kullanarak önceden gömme olarak wav dosyasını çıkarır. `/logs/your-experiment-name/1_16k_wavs`'a kaydedilen wav dosyasını okuyarak, wav dosyasını 256 boyutlu HuBERT özelliklerine dönüştürür ve npy formatında `/logs/your-experiment-name/3_feature256` dizinine kaydeder. | |
| ## Adım 3 | |
| Modeli eğit. | |
| ### Başlangıç Seviyesi Sözlüğü | |
| Derin öğrenmede, veri kümesi bölmeye ve öğrenmeye adım adım devam eder. Bir model güncellemesinde (adım), batch_size veri alınır ve tahminler ve hata düzeltmeleri yapılır. Bunun bir defa bir veri kümesi için yapılması bir dönem olarak sayılır. | |
| Bu nedenle, öğrenme zamanı adım başına öğrenme zamanı x (veri kümesindeki veri sayısı / batch boyutu) x dönem sayısıdır. Genel olarak, batch boyutu ne kadar büyükse, öğrenme daha istikrarlı hale gelir (adım başına öğrenme süresi ÷ batch boyutu) küçülür, ancak daha fazla GPU belleği kullanır. GPU RAM'ı nvidia-smi komutu ile kontrol edilebilir. Çalışma ortamının makinesine göre batch boyutunu mümkün olduğunca artırarak öğrenme süresini kısa sürede yapabilirsiniz. | |
| ### Önceden Eğitilmiş Modeli Belirtme | |
| RVC, modeli 0'dan değil önceden eğitilmiş ağırlıklardan başlatarak eğitir, bu nedenle küçük bir veri kümesi ile eğitilebilir. | |
| Varsayılan olarak | |
| - Eğer pitch'i dikkate alıyorsanız, `rvc-location/pretrained/f0G40k.pth` ve `rvc-location/pretrained/f0D40k.pth` yüklenir. | |
| - Eğer pitch'i dikkate almıyorsanız, yine `rvc-location/pretrained/f0G40k.pth` ve `rvc-location/pretrained/f0D40k.pth` yüklenir. | |
| Öğrenirken model parametreleri her save_every_epoch için `logs/your-experiment-name/G_{}.pth` ve `logs/your-experiment-name/D_{}.pth` olarak kaydedilir, ancak bu yolu belirterek öğrenmeye başlayabilirsiniz. Farklı bir deneyde öğrenilen model ağırlıklarından öğrenmeye yeniden başlayabilir veya eğitimi başlatabilirsiniz. | |
| ### Öğrenme İndeksi | |
| RVC, eğitim sırasında kullanılan HuBERT özellik değerlerini kaydeder ve çıkarım sırasında, öğrenme sırasında kullanılan özellik değerlerine benzer özellik değerlerini arayarak çıkarım yapar. Bu aramayı yüksek hızda gerçekleştirebilmek için indeks öğrenilir. | |
| İndeks öğrenimi için yaklaş | |
| ık komşuluk arama kütüphanesi faiss kullanılır. `/logs/your-experiment-name/3_feature256`'daki özellik değerini okur ve indeksi öğrenmek için kullanır, `logs/your-experiment-name/add_XXX.index` olarak kaydedilir. | |
| (20230428 güncelleme sürümünden itibaren indeks okunur ve kaydetmek/belirtmek artık gerekli değildir.) | |
| ### Düğme Açıklaması | |
| - Modeli Eğit: Adım 2b'yi çalıştırdıktan sonra, modeli eğitmek için bu düğmeye basın. | |
| - Özellik İndeksini Eğit: Modeli eğittikten sonra, indeks öğrenme işlemi yapın. | |
| - Tek Tıklamayla Eğitim: Adım 2b, model eğitimi ve özellik indeks eğitimini bir arada yapar. | |