ubnuntu so-vits-svc的推理使用

### 使用so-vits-svc在Ubuntu上进行推理 #### 安装依赖库 为了能够在Ubuntu上运行so-vits-svc模型，安装必要的Python包和其他依赖项是必需的操作。这通常涉及使用`pip`来安装特定版本的PyTorch以及其他辅助工具，如numpy, scipy等。 ```bash sudo apt-get update && sudo apt-get install -y portaudio19-dev pip install torch==1.7.0+cu101 torchaudio===0.7.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html pip install numpy scipy soundfile webrtcvad pyworld pypinyin unidecode g2p_en onnxruntime ``` #### 下载并配置环境 获取so-vits-svc项目的源码可以通过克隆GitHub仓库完成。之后进入项目目录设置环境变量以及下载预训练模型文件以便后续调用[^1]。 ```bash git clone https://github.com/your-repo/so-vits-svc.git cd so-vits-svc wget http://path.to/pretrained_model.pth export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:$(pwd) ``` #### 准备音频数据 对于输入的声音片段，确保其格式符合要求（通常是WAV），并且采样率匹配预期设定。如果有必要的话，可以利用脚本批量转换待处理的语音样本至适当规格[^2]。 ```python import librosa from scipy.io.wavfile import write as wavwrite def preprocess_audio(input_path, output_path): y, sr = librosa.load(input_path, sr=22050) # 调整为所需的采样频率 wavwrite(output_path, sr, y.astype('float32')) ``` #### 执行推理过程 最后一步就是编写简单的测试程序加载之前准备好的模型权重，并传入经过前处理后的音频作为输入执行预测操作。这里给出一个简化版的例子展示基本流程[^3]。 ```python import torch from model import SoVITS_SVC_Model # 假设这是定义了网络结构的一个模块 device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu' model = SoVITS_SVC_Model().to(device) checkpoint = torch.load('./pretrained_model.pth', map_location=device) model.load_state_dict(checkpoint['state_dict']) model.eval() with torch.no_grad(): audio_tensor = ... # 加载和预处理过的音频张量 result = model(audio_tensor.unsqueeze(0).to(device)) print("Inference completed.") ```