前言本文章所有工具资源 可以访问模型工坊免费下载 【mxgf.cc】 非推广经常刷视频的同学一定刷到过“旺仔小乔”那极具辨识度的声音。很多人都在问这种声音模型到底是怎么做出来的能拿来做什么其实制作一个专属的 AI 声音模型RVC模型并没有想象中那么难。做出来的模型不仅可以用来AI翻唱制作各种搞怪或深情的歌曲翻唱视频还可以直接当作实时变声器使用在直播或游戏中增加趣味性。郑重提示技术本身是中立的但请务必保持单纯的娱乐用途严禁用于任何非法途径。今天这篇教程就以“旺仔小乔”为例手把手教大家从零开始制作一款高质量的 AI 声音模型。第一步获取高质量声音素材数据集采集想要模型效果好底模质量是关键。制作声音模型的第一步就是提取目标人物的干声数据。素材来源 你可以访问目标人物的主页使用浏览器插件抓取视频音频。筛选标准必须收集单人演唱或单人说话的录音。时长建议 对于想要达到较好效果的模型建议收集约 30分钟左右 的纯净声音素材。下载好素材后我们需要进行下一步的核心处理音频清洗第二步音频清洗与分离原始素材中往往包含背景音乐BGM、混响、噪点等杂质直接丢进去训练会导致模型“炸麦”或效果失真。我们需要将这些杂质去除只保留最纯粹的人声部分。操作目标 声音数据分离去除杂音、混响、伴奏。工具推荐 如果你不知道用什么软件进行人声分离或者找不到好用的去混响工具可以访问 【模型工坊】。那里不仅提供完整的处理软件下载还有详细的各种分离模型安装链接和保姆级操作指南跟着教程点几下就能搞定https://mxgf.cc/uvr-5-6/第三步音频切片Slice当我们将长音频里的背景音去除后得到了一段长长的干声。这时候不能直接训练必须进行切片处理。这是一个关键步骤。通过合理的切片我们可以明确区分并保留有效的干声片段。剔除无用的呼吸声、静音段或残留噪声。第四步模型训练RVC实操数据准备好后就进入激动人心的训练环节了。我们使用的是目前主流的 RVC (Retrieval-based Voice Conversion) 技术这是一个非常简单易用的开源变声器框架。操作流程下载工具 同样的整合好的 RVC 训练包可以在 【模型工坊】 直接下载解压即用省去了配置环境的麻烦。启动环境 解压后双击启动脚本如 go-web.bat启动 RVC 的网页操作界面。设置参数点击“训练”选项卡。输入你的模型名字例如XiaoQiao。填入刚才处理好的数据集文件夹路径。设置好基础参数显卡好的可以适当增加批次大小。开始训练 点击“开始训练”按钮。当你看到后台运行窗口出现 Epoch 字样和滚动的数字时就说明机器正在努力学习声音特征了。第五步推理与合成等待训练结束后你就拥有了一个专属的 .pth 模型文件。接下来无论是用它来翻唱《七里香》、《小幸运》还是用来在语音聊天中整活只需要在推理界面加载你的模型上传原歌曲文件即可一键合成。听听效果 此处可以插入文中提到的演示视频链接或音频片段 不管是高音的通透感还是原本的音色特点都能得到很好的还原。结语从素材采集到最终成品AI 声音模型的制作其实就是一次对数据的精细打磨。如果你在制作过程中遇到了报错或者想要获取最新版的 RVC 整合包、人声分离工具以及更多现成的高质量模型欢迎访问【模型工坊】免费学习。