Seed-VCのカスタム・トレーニング機能により、個人に合わせたサウンド・クローニングが可能

2025-08-28

1.7 K

このプロジェクトは、トレーニング・サブシステムにおける以下の主要な技術的特徴により、単一サンプルの微調整（数ショットの適応）をサポートするという新たな境地を切り開いた：

(<li)データ効率：声紋特徴抽出に必要なのは、30秒の音声クリップ1つだけ。 (トレーニング速度：T4 GPUで1000ステップを約20分。 <li) モデルの適応：config_dit_mel_seed_uvit_whisper_base_f0_44k.ymlやその他のプリセット設定と互換性があります。

実際のケースでは、ユーザーが5つの音声サンプルで微調整した後、合成音声の話者類似度は371TP3 T向上しました。この機能は、代替音声IDの生成など、声紋のプライバシーを保護する必要があるシナリオに特に適しています。

この答えは記事から得たものである。Seed-VC：少ないサンプル数で音声と歌のリアルタイム変換に対応について

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