想用自己的声音克隆AI歌手？手把手教你玩转RVC模型训练

最近刷视频,总能看到一些用AI“唱”的流行歌，声音像极了某位歌手，但细听又有些微妙的数字感，挺上头的，不少朋友跑来问我：“这到底是怎么弄的？我也想用自己的声音搞一个！” 这背后绕不开一个现在挺火的开源项目——RVC，也就是“Retrieval-based Voice Conversion”（基于检索的声音转换），咱不聊那些复杂难懂的术语，就实实在在地，像唠家常一样，说说怎么一步步训练一个属于你自己的AI声音模型。

别被“训练”俩字吓到。 它听起来特专业，像实验室里穿白大褂的人干的活儿，但其实说白了，就是让电脑好好“听一听”你的声音，记住你声音的特点，然后它就能学着用你的音色去唱别人写的歌了，整个过程，有点像教一个特别聪明但没听过人话的外星人学方言。

第一步，你得准备好“教材”，也就是你的声音素材。 这是最关键的一步，质量直接决定最后出来的效果，理想情况下，你需要准备至少20分钟到半小时的、干净清晰的干声，什么是干声？就是最好没有背景音乐、没有回声、没有杂音的那种纯人声录音，用手机录行吗？嗯……救急可以，但效果会打折扣，背景的空调声、窗外的车流声，AI可不会自动帮你过滤掉，它会老老实实把这些都当成你声音的一部分学进去，最后模型可能就带着一股“嗡嗡”的底噪，有条件的话，找个安静的房间，用个好点的麦克风，录一些你朗读的段落或者清唱的歌，别嫌麻烦，这步基础打好了，后面能省心很多。

第二步，处理这些声音素材。 录好的声音通常是一个完整的音频文件，但我们需要把它切成一小段一小段的，同时把背景音乐（如果你录的是唱歌）和人声分离开，这里就需要用到一些音频处理工具了，可以用“Ultimate Vocal Remover”这样的工具来剥离伴奏（提取人声），然后用音频编辑软件（像Audacity这种免费的就行）进行手动切片，切片的讲究在于，尽量让每一段都是完整的句子或乐句，避免在某个字中间切断，同时去掉过长的静音部分，这个过程需要一点耐心，一边听一边切，算是整个流程里比较“手工”的环节了，但挺有成就感的。

第三步，就是进入正题——模型训练了。 你需要去GitHub上找到RVC项目的开源代码，按照说明配置好环境，这一步对电脑有点要求，主要是显卡（N卡比较好），因为训练过程挺吃算力的，如果你的电脑显卡不太行，可能会非常慢，或者干脆跑不动，现在也有一些整合好的、带图形界面的懒人包，大大降低了操作门槛，你不需要懂代码，基本上就是点按钮、选文件。

在训练软件里,你会看到很多参数设置，别头晕，刚开始玩，很多参数用默认值就行，但有几个重要的你得知道：

• 迭代步数：你可以理解为AI学习你声音的“遍数”，太少学不像，太多可能会“学过头”，把一些噪音特征也学得太牢，甚至导致声音失真，一般从一两百步开始试，听听效果再调整。
• 采样率：这关系到声音的质量，通常44.1kHz就够用了，追求更高音质可以选更高的，但模型文件也会更大，训练更慢。
• 模型名称：就是给你这个声音模型起个名，方便以后调用。

设置好之后,点击开始训练，你的电脑风扇可能就会开始呼呼作响了，这个过程，短则几十分钟，长则几个小时，取决于你的数据量和电脑性能，你可以泡杯茶，刷刷手机，等着它完成。

第四步，训练完了，试试效果！ 模型训练完成后，你会得到一堆模型文件，这时候，你可以找一段任何歌曲的伴奏（纯音乐），或者甚至是一段说话，使用RVC的“推理”功能，让你的模型来“唱”这首歌或者说这段话，第一次点击转换，听到AI用你的声音（或者说，非常接近你的声音）唱出你选的歌时，那种感觉还是挺奇妙的，虽然可能有点小瑕疵，但已经足够让人兴奋了。

聊聊一些“玄学”和心得。

• 素材真的王道：我试过用高质量的录音和手机随便录的素材，出来的效果天差地别，前者清晰有质感，后者总感觉蒙着一层纱，还自带混响。
• 别指望一次成功：第一次训练出来的模型，很可能声音发虚、有电音或者不连贯，这很正常，回去检查一下你的干声是不是够干净，切片是不是合理，然后调整一下训练参数（比如增加点迭代步数），再训练一版，这个过程本身就是一个调试和优化的乐趣。
• 伦理和安全：玩这个，心里得有条线，用自己或者明确获得授权的声音来玩，那是创作，未经他人同意克隆别人的声音，尤其是用于不当用途，那可就惹麻烦了，技术本身是中性的，但咱们得用它来创造有趣、无害的东西，对吧？

训练一个RVC模型,从技术上看是AI声音转换，但从体验上看，更像是一次数字时代的“手工创作”，它需要你投入时间、耐心和一些细心的调整，并不是一键就能得到完美结果的魔法，但正是这个过程，让你和最终那个独特的、带有你色彩的声音模型之间，有了更深的连接，试试看，说不定下一个在朋友圈里用AI声音唱歌惊艳全场的人，就是你了。

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