忽如一夜春风来，亚洲天后孙燕姿独特而柔美的音色再度响彻华语乐坛，只不过这一次，不是因为她出了新专辑，而是人工智能AI技术对于孙燕姿音色的完美复刻，以大江灌浪之势对华语歌坛诸多经典作品进行了翻唱，还原度令人咋舌，如何做到的?
本次我们借助基于Python3.10的开源库so-vits-svc，让亚洲天后孙燕姿帮我们免费演唱喜欢的歌曲，实现点歌自由。
so-vits-svc是基于VITS的开源项目，VITS（Variational Inference with adversarial learning for end-to-end Text-to-Speech）是一种结合变分推理（variational inference）、标准化流（normalizing flows）和对抗训练的高表现力语音合成模型。
VITS通过隐变量而非频谱串联起来语音合成中的声学模型和声码器，在隐变量上进行随机建模并利用随机时长预测器，提高了合成语音的多样性，输入同样的文本，能够合成不同声调和韵律的语音。
环境配置
首先确保本机已经安装好Python3.10的开发环境，随后使用Git命令克隆项目：
git clone https://github.com/svc-develop-team/so-vits-svc.git
随后进入项目的目录：
cd so-vits-svc
接着安装依赖，如果是Linux或者Mac系统，运行命令：
pip install -r requirements.txt
如果是Windows用户，需要使用Win系统专用的依赖文件：
pip install -r requirements_win.txt
依赖库安装成功之后，在项目的根目录运行命令，启动服务：
python webUI.py
程序返回：
PS D:\so-vits-svc> python .\webUI.py
DEBUG:charset_normalizer:Encoding detection: ascii is most likely the one.
C:\Users\zcxey\AppData\Roaming\Python\Python310\site-packages\gradio\deprecation.py:43: UserWarning: You have unused kwarg parameters in UploadButton, please remove them: {'variant': 'primary'}
warnings.warn(
DEBUG:asyncio:Using proactor: IocpProactor
Running on local URL: http://127.0.0.1:7860
To create a public link, set `share=True` in `launch()`.
说明服务已经正常启动了，这里so-vits-svc会在后台运行一个基于Flask框架的web服务，端口号是7860，此时访问本地的网址：127.0.0.1:7860：
此时，我们就可以加载模型，模型训练先按下不表，这里先使用已经训练好的孙燕姿音色模型：
链接：https://pan.baidu.com/s/1RwgRe6s4HCA2eNI5sxHZ9A?pwd=7b4a
提取码：7b4a
下载模型文件之后，将模型文件放入logs/44k目录：
D:\so-vits-svc\logs\44k>dir
驱动器 D 中的卷是 新加卷
卷的序列号是 9824-5798
D:\so-vits-svc\logs\44k 的目录
2023/05/10 12:31 接着将模型的配置文件config.js放入configs目录：
D:\so-vits-svc\configs>dir
驱动器 D 中的卷是 新加卷
卷的序列号是 9824-5798
D:\so-vits-svc\configs 的目录
2023/05/10 11:49 随后，在页面中点击加载模型即可，这里环境就配置好了。
原始歌曲处理（人声和伴奏分离）
如果想要使用孙燕姿的模型进行推理，让孙燕姿同学唱别的歌手的歌，首先需要一段已经准备好的声音范本，然后使用模型把原来的音色换成孙燕姿模型训练好的音色，有些类似Stable-Diffusion的图像风格迁移，只不过是将绘画风格替换为音色和音准。
这里我们使用晴子的《遥远的歌》，这首歌曲调悠扬，如诉如泣，和孙燕姿婉转的音色正好匹配。好吧，其实是因为这首歌比较简单，方便新手练习。
需要注意的是，模型推理过程中，需要的歌曲样本不应该包含伴奏，因为伴奏属于“噪音”，会影响模型的推理效果，因为我们替换的是歌手的“声音”，并非伴奏。
这里我们选择使用开源库Spleeter来对原歌曲进行人声和伴奏分离，首先安装spleeter:
pip3 install spleeter --user
接着运行命令，对《遥远的歌》进行分离操作：
spleeter separate -o d:/output/ -p spleeter:2stems d:/遥远的歌.mp3
这里-o代表输出目录，-p代表选择的分离模型，最后是要分离的素材。
首次运行会比较慢，因为spleeter会下载预训练模型，体积在1.73g左右，运行完毕后，会在输出目录生成分离后的音轨文件：
C:\Users\zcxey\Downloads\test>dir
驱动器 C 中的卷是 Windows
卷的序列号是 5607-6354
C:\Users\zcxey\Downloads\test 的目录
2023/05/09 13:17 其中vocals.wav为晴子的清唱声音，而accompaniment.wav则为伴奏。
关于spleeter更多的操作，请移步至：人工智能AI库Spleeter免费人声和背景音乐分离实践(Python3.10) , 这里不再赘述。
至此，原始歌曲就处理好了。
歌曲推理
此时，将晴子的清唱声音vocals.wav文件添加到页面中：
接着就是参数的调整：
这里推理歌曲会有两个问题，就是声音沙哑和跑调，二者必居其一。
F0均值滤波(池化)参数开启后可以有效改善沙哑问题，但有概率导致跑调，而降低该值则可以减少跑调的概率，但又会出现声音沙哑的问题。
基本上，推理过程就是在这两个参数之间不断地调整。
所以每一次推理都需要认真的听一下歌曲有什么问题，然后调整参数的值，这里我最终的参数调整结果如上图所示。
推理出来的歌曲同样也是wav格式，此时我们将推理的清唱声音和之前分离出来的伴奏音乐accompaniment.wav进行合并即可，这里推荐使用FFMPEG：
ffmpeg -f concat -i <( for f in *.wav; do echo "file '$(pwd)/$f'"; done ) output.wav
该命令可以把推理的人声wav和背景音乐wav合并为一个output.wav歌曲，也就是我们最终的作品。
结语
藉此，我们就完成了自由点歌让天后演唱的任务，如果后期配上画面和歌词的字幕，不失为一个精美的AI艺术品，在Youtube(B站)搜索关键字：刘悦的技术博客，即可欣赏最终的成品歌曲，欢迎诸君品鉴。