is this better than diff svc and so vit svc? about lora-svc HOT 14 OPEN

@MaxMax2016 你好，我做了个对比的实验，使用不同ppg训练声学模型的情况。训练集的loss如下：

whisper：medium
contentvec: checkpoint_best_legacy_500
hubertsoft: hubert-soft-0d54a1f4.pt

from lora-svc.

@hongwen-sun 赞，有疑惑然后去验证，是个搞科研的好手！

from lora-svc.

@MaxMax2016 您好，可以加一下微信吗，可以做一些交流？
[email protected] 如果可以的话，可以发邮件给我，我加您

from lora-svc.

Btw, there is argumentation behind this that whisper was actually trained on songs. It is very good at speech recognition of songs compared to many other speech models.

from lora-svc.

whisper is from openai .

from lora-svc.

mm.. does that mean it's better?

from lora-svc.

from now on, whisper is the best audio encoder for svc.这个项目的目的就是为了去证明这一点。

from lora-svc.

from now on, whisper is the best audio encoder for svc.这个项目的目的就是为了去证明这一点。

您有对比几版相同模型不同content提取方式的结果吗？比如hubert，whisper，content vec，或者类似so vit svc的第九层的content vec就用您现在的方案。
另外我去看了so vit svc的方案，用了vits的框架。相对来说，您的方案只用了声码器部分结构，相对简洁但是模型参数量和模型能力是足够的吗？
我粗浅理解是从效果上看，您的方案很难达到一个完整vits达到的效果。

from lora-svc.

@hongwen-sun 你我的目标不同，您期望的是一个音质效果好的SVC；我是在做技术方案的研究，比如whisper用于歌声转换的有效性，还有说话人自适应；我需要一个高效的方案来验证我的一些想法。

from lora-svc.

此外，我个人比较崇尚简洁。您如何看待 ‘奥卡姆剃刀原理’ 呢？

from lora-svc.

我感觉简洁也可以达到比较好的效果，并不冲突，效果的差距通过block结构的简单修改和参数量的增加完全可以弥补。
另外，如果验证有效性，我理解还是需要对比不同content的提取方法在你这套框架下的效果，不然很难证明whisper是best encoder，只能说是一个可行的方案，这个基本上你实验前就知道了。
当然，您这个仓库确实是个很好的项目，我也有参考到，非常感谢。

from lora-svc.

说白了，我本来是想白嫖您的结论，看看如果您做了对比，哪个好一点

from lora-svc.

whisper是目前为止能获取到的效果最好的多语言ASR模型，它的好坏由他的识别率就可以直接体现，它通过海量的多语言数据训练得到，这是其他开源模型无法媲美的。如果您要做语音转换可能hubert等其他自监督模型比较合适，它们包含了其他非语言的信息、如语气&情感等，也许还有性别信息、以及可能的泄漏的音色；

from lora-svc.

好的，非常感谢。
对于转换而言，whisper也不一定就比不过自监督模型，更可能的情况是这些模型都有自身的缺点，需要针对vc任务有专门的设计。

from lora-svc.