现在有个软件就有
手机上的比我的效果差。
那没事，那还有一种方法，电脑上用编程语言来去哪个ai模型也不是不行，但是你得会编程，不然的话想都不用想，而且那个音质更好更流畅在电脑上训练AI模型唱歌属于自己的歌曲，通常需要以下步骤：
1.
准备数据集：首先，您需要收集足够的音频数据。这些数据可以是自己或其他人的演唱录音，音频质量要尽可能高，以便AI模型能够学习到准确的音调和发音。
2.
预处理数据：对收集到的音频数据进行处理，比如降噪、剪辑、标准化等，确保数据质量。可能还需要将音频转换成特定的格式，如WAV或MP3。
3.
特征提取：从音频数据中提取特征，如梅尔频谱（Melspectrogram）或声谱图（Spectrogram），这些特征将作为模型的输入。
4.
选择模型：选择合适的深度学习模型来训练。常见的模型有WaveNet、Tacotron、Transformer TTS等。
5.
训练模型：使用预处理后的数据集来训练模型。这可能需要高性能的硬件，如GPU加速，因为训练过程可能非常耗时。
6.
调优模型：根据模型的表现进行调整，这可能包括修改模型结构、调整参数或增加更多数据。
7.
生成音频：训练完成后，使用模型生成音频。您可以将歌词和旋律作为输入，让模型合成歌声。
8.
后处理：生成的音频可能需要后处理，比如调整音量、添加混响等，以得到更自然的声音。
由于这个过程涉及到复杂的算法和大量的计算资源，您可能需要具备一定的机器学习和编程知识，特别是深度学习和音频信号处理方面的知识。此外，还需要遵循相关的法律法规和道德准则，确保训练和使用AI模型的过程中不侵犯他人的知识产权和隐私权。
玩这个玩意门槛没那么高。你要说没有门槛是不可能的。首先就是设备。显卡要过得去。想出好效果的话，录音环境也要还行。其次就是对电脑要有一定的操作能力。往往很多人玩不了的原因是把这个东西想的太难，还有显卡不够。我是玩rv c的。楼主大佬是用的svc Rv c相对而言，上手难度更低。 Svc效果要比rvc更好
所以我说有好有坏，好的事你可以自己想训练什么歌曲就训练什么歌曲，想用谁的声音就用谁的声音，然后想让他唱什么歌就唱什么歌，想怎么样就怎么样，随便你乱玩，但是坏处就是第一要会编程，第二要熟悉这个人工智能这个框架以及神经网络的训练，第3个就是你起码要有一点ip服务器管理设备的制是因为为什么这个就是消耗cpu或者是显卡的，你训练的越多越好，那么你的承受能力就必须要越大，所以最直接的就是要么就是买个服务器，要么就是。花高价钱买个最大最好的显卡和cpu以及电脑。对的最好那个电脑里面有最先进的ai算力芯片，哪个是最好的。就这些
没那么麻烦的。我电脑4060的卡算是入门级别的了吧，玩这个都可以玩，很轻松
我指的是那些追求高音质，高效率高速度的人群来说，尤其是会编程的
听起来很好玩的样子。
楼主能否分享一下之前用的模型呢。
我的模型是svc的。
训练这个东西比较费显卡，浪费时间。想出非常好的效果的话，有比较好的数据集，大概需要训练个500~1000轮
我的也是4060，4090那个买不动了
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如何收费。