Eigene Sprachmodelle erstellen mit RVC: Eine umfassende Anleitung

Sprachmodellierung ist ein faszinierendes Feld, das es ermöglicht, Stimmen zu klonen und Audioinhalte auf innovative Weise zu verändern. Mit dem Aufkommen von Tools wie RVC (Retrieval-based Voice Conversion) wird diese Technologie für jedermann zugänglich. In diesem umfassenden Leitfaden erfahren Sie, wie Sie RVC nutzen können, um Ihre eigenen, personalisierten Sprachmodelle zu erstellen. Wir werden die notwendigen Schritte beleuchten, von der Vorbereitung der Daten bis hin zur Optimierung der Modellergebnisse. Machen Sie sich bereit, die unendlichen Möglichkeiten der Sprachmodellierung zu entdecken!

Was ist RVC (Retrieval-based Voice Conversion)?

RVC, kurz für Retrieval-based Voice Conversion, ist ein Tool, das es ermöglicht, Sprachen zu klonen und Audioinhalte zu manipulieren. Es hat sich als eines der besten Tools im Bereich Voice Cloning etabliert und erfreut sich großer Beliebtheit. Im Wesentlichen nutzt RVC eine Technik, bei der aus einer Datenbank von Sprachaufnahmen Merkmale extrahiert werden, um eine Zielstimme zu erzeugen. Die Flexibilität und die Fähigkeit, qualitativ hochwertige Ergebnisse zu erzielen, machen RVC zu einem Favoriten unter Forschern, Entwicklern und Hobby-Anwendern.

Die Bedeutung eigener Sprachmodelle

Die Erstellung eigener Sprachmodelle eröffnet eine Vielzahl von Anwendungsmöglichkeiten. Stellen Sie sich vor, Sie könnten die Stimme eines verstorbenen Sprechers wieder zum Leben erwecken oder eine völlig neue Stimme für einen fiktiven Charakter erschaffen. Mit RVC ist dies Realität. Eigene Sprachmodelle ermöglichen es, Audioinhalte zu personalisieren, kreative Projekte zu realisieren und innovative Technologien zu entwickeln. Sie können für Voice Cloning, Audio-Synchronisation, Content Creation und vieles mehr eingesetzt werden.

Voraussetzungen für die Erstellung eigener Sprachmodelle

Bevor Sie mit der Erstellung eigener Sprachmodelle beginnen, sollten Sie sicherstellen, dass Sie die notwendigen Voraussetzungen erfüllen:

• Hardware: Ein leistungsstarker Computer mit einer dedizierten Grafikkarte (GPU) wird empfohlen, um den Trainingsprozess zu beschleunigen.
• Software: Sie benötigen die RVC-Software sowie Python und einige zugehörige Bibliotheken.
• Audiodaten: Um ein Sprachmodell zu trainieren, benötigen Sie eine Sammlung von Sprachaufnahmen der Zielperson. Je umfangreicher und qualitativ hochwertiger die Daten, desto besser das Ergebnis.

Darüber hinaus ist ein grundlegendes Verständnis von Sprachverarbeitung, Machine Learning und Python von Vorteil, um den Prozess besser zu verstehen und zu optimieren.

Schritt 1: Vorbereitung der Trainingsdaten

Die Qualität des resultierenden Sprachmodells hängt maßgeblich von der Qualität der Trainingsdaten ab. Stellen Sie sicher, dass Sie eine umfangreiche Sammlung von Sprachaufnahmen der Zielperson haben.

Die Aufnahmen sollten in guter Qualität sein, wenig Hintergrundgeräusche aufweisen und idealerweise verschiedene Sprechstile und Emotionen abdecken.

Speichern Sie alle Audiodateien im WAV-Format in einem separaten Ordner. Strukturieren Sie Ihre Daten sorgfältig, um den Trainingsprozess zu vereinfachen. Benennen Sie den Ordner und die Dateien sinnvoll, um die Übersicht zu behalten. Es ist wichtig, dass der Pfad keine Leerzeichen oder Sonderzeichen enthält, da dies zu Problemen im weiteren Verlauf führen kann.

Schritt 2: Konfiguration von RVC

Nachdem Sie Ihre Trainingsdaten vorbereitet haben, müssen Sie RVC konfigurieren, um mit dem Training des Sprachmodells zu beginnen. Hier sind die wichtigsten Schritte:

1. Starten Sie die RVC-Weboberfläche. Diese erreichen Sie in der Regel über einen lokalen Server (z.B. localhost:7897).

2. Navigieren Sie zum Tab „Train“.

3. Geben Sie im Feld „Enter the experiment name“ einen Namen für Ihr Sprachmodell ein. Achten Sie darauf, dass der Name keine Leerzeichen enthält.

   

4. Lassen Sie „Target sample rate“ auf dem Standardwert von „40k“.

5. Aktivieren Sie die Option „Whether the model has pitch guidance“, wenn Ihr Modell Pitch-Informationen verwenden soll.

6. Wählen Sie die Version V2 aus.

7. Passen Sie die „Number of CPU processes used for pitch extraction and data processing“ an. Beachten Sie, dass eine höhere Anzahl von CPU-Prozessen die Trainingsgeschwindigkeit erhöht, aber Ihren Computer verlangsamen kann. Es empfiehlt sich, den Standardwert beizubehalten.

   

8. Geben Sie im Feld „Enter the path of the training folder“ den Pfad zu Ihrem Ordner mit den WAV-Dateien ein.

9. Klicken Sie auf „Process data“, um die Audiodaten vorzuverarbeiten.

10. Wählen Sie im Bereich „Step 2b“ die Anzahl der GPUs aus, die Sie für das Training verwenden möchten, oder lassen Sie das Feld auf dem Standardwert „0“.

11. Wählen Sie den „Pitch extraction algorithm“. RMVPE hat sich in diesem Zusammenhang als gute Option herausgestellt.

12. Klicken Sie auf „Feature extraction“.

13. Passen Sie im Bereich „Step 3“ die „Save frequency“ an, um festzulegen, in welchen Intervallen das Modell als Checkpoint gespeichert werden soll.

14. Legen Sie die „Total training epochs“ fest. Eine höhere Anzahl von Epochen führt in der Regel zu besseren Ergebnissen, erfordert aber auch mehr Trainingszeit. Für eine 10-sekündige Videodatei reichen 50 Epochen aus.

15. Klicken Sie auf „Train model“, um den Trainingsprozess zu starten.

Schritt 3: Anwendung des trainierten Sprachmodells

Sobald Ihr Sprachmodell trainiert ist, können Sie es verwenden, um Audioinhalte zu verändern. Hier ist, wie:

1. Navigieren Sie zum Tab „Model Inference“.
2. Wählen Sie im Dropdown-Menü „Inferencing voice“ Ihr trainiertes Sprachmodell aus.
3. Laden Sie die Indexdatei und Audiodateien hoch, die zum Modell gehören, über „Refresh voice list, index path and audio files“.
4. Passen Sie bei Bedarf die Transponierung an, um die Tonhöhe der Zielstimme zu ändern.
5. Laden Sie die Audiodatei hoch, die Sie mit dem Sprachmodell verändern möchten.
6. Klicken Sie auf „Convert“, um die Konvertierung zu starten.
7. Sobald die Konvertierung abgeschlossen ist, können Sie die veränderte Audiodatei herunterladen.

Auswahl des richtigen Target Sample Rate

Die Target Sample Rate bestimmt die Anzahl der Samples pro Sekunde, die in den Audiodaten verwendet werden.

Ein höherer Wert führt in der Regel zu einer besseren Audioqualität, erfordert aber auch mehr Rechenleistung. RVC bietet zwei Optionen: 40k und 48k. Für die meisten Anwendungen ist der Standardwert von 40k ausreichend. Wenn Sie jedoch eine besonders hohe Audioqualität benötigen, können Sie 48k wählen. Bedenken Sie jedoch, dass dies die Trainingszeit verlängern kann.

Aktivieren oder Deaktivieren von Pitch Guidance

Die Option „Whether the model has pitch guidance“ bestimmt, ob das Modell Pitch-Informationen verwenden soll.

Pitch Guidance kann die Qualität der konvertierten Stimme verbessern, insbesondere wenn es darum geht, die Tonhöhe und Melodie der Zielstimme beizubehalten. Wenn Sie diese Option aktivieren, verwendet RVC einen Algorithmus, um die Tonhöhe der Eingabeaudio zu analysieren und die Ausgabe entsprechend anzupassen. In einigen Fällen kann Pitch Guidance jedoch auch zu Artefakten oder Verzerrungen führen. Experimentieren Sie mit dieser Option, um herauszufinden, was für Ihre spezifischen Audiodaten am besten funktioniert.

Anpassen der Anzahl der CPU-Prozesse

Die „Number of CPU processes used for pitch extraction and data processing“ bestimmt, wie viele CPU-Kerne für die Vorverarbeitung der Audiodaten verwendet werden. Eine höhere Anzahl von CPU-Prozessen kann die Trainingsgeschwindigkeit erhöhen, aber auch Ihren Computer verlangsamen. Wenn Sie einen Computer mit vielen CPU-Kernen haben, können Sie diesen Wert erhöhen, um den Trainingsprozess zu beschleunigen. Es empfiehlt sich jedoch, den Standardwert beizubehalten, um eine Überlastung des Systems zu vermeiden.

Auswahl des passenden Pitch Extraction Algorithm

Der Pitch Extraction Algorithm bestimmt, wie RVC die Tonhöhe der Eingabeaudio extrahiert. RVC bietet eine Vielzahl von Algorithmen, jeder mit seinen eigenen Vor- und Nachteilen:

• PM (Faster extraction but lower-quality speech): PM ist ein schneller Algorithmus, der jedoch eine geringere Audioqualität liefert.
• DIO (Improved speech but slower extraction): DIO ist ein Algorithmus, der eine verbesserte Audioqualität liefert, aber langsamer ist.
• Harvest (Better quality but slower extraction): Harvest bietet bessere Qualität, ist aber langsamer in der Extraktion.
• RMVPE hat sich in diesem Zusammenhang als eine gute Option herausgestellt.

Festlegen der Save Frequency

Die „Save frequency“ bestimmt, in welchen Intervallen das Modell als Checkpoint gespeichert wird. Checkpoints sind nützlich, um den Trainingsprozess zu unterbrechen und später fortzusetzen oder um verschiedene Versionen des Modells zu vergleichen. Eine höhere Save Frequency führt zu mehr Checkpoints, verbraucht aber auch mehr Speicherplatz. Eine niedrigere Save Frequency führt zu weniger Checkpoints, kann aber dazu führen, dass Sie Fortschritte verlieren, wenn der Trainingsprozess unerwartet abbricht.

Optimieren der Total Training Epochs

Die „Total training epochs“ bestimmt, wie oft das Modell die gesamten Trainingsdaten durchläuft. Eine höhere Anzahl von Epochen führt in der Regel zu besseren Ergebnissen, erfordert aber auch mehr Trainingszeit. Die optimale Anzahl von Epochen hängt von der Komplexität der Daten ab. Für eine 10-sekündige Videodatei können 50 Epochen ausreichend sein.

Kostenlose Open-Source-Software

Einer der größten Vorteile von RVC ist, dass es sich um kostenlose Open-Source-Software handelt. Dies bedeutet, dass Sie das Tool herunterladen, verwenden und modifizieren können, ohne Lizenzgebühren oder Abonnements bezahlen zu müssen. Die Open-Source-Natur von RVC fördert auch die Zusammenarbeit und Innovation innerhalb der Community. Entwickler und Forscher auf der ganzen Welt tragen zur Verbesserung des Tools bei und stellen neue Funktionen und Algorithmen zur Verfügung.

Zusätzliche Kosten für Hardware und Ressourcen

Obwohl RVC selbst kostenlos ist, sollten Sie die zusätzlichen Kosten für Hardware und Ressourcen berücksichtigen. Wie bereits erwähnt, wird ein Computer mit einer leistungsstarken GPU empfohlen, um den Trainingsprozess zu beschleunigen. Die Kosten für eine solche GPU können je nach Modell und Verfügbarkeit variieren. Darüber hinaus benötigen Sie Speicherplatz für die Trainingsdaten und die trainierten Sprachmodelle. Wenn Sie mit großen Datensätzen arbeiten, kann es sinnvoll sein, Cloud-Speicher oder andere Speicherlösungen in Betracht zu ziehen.

Leistungsstarke Voice Conversion

Die Voice-Conversion-Funktionen von RVC sind das Herzstück des Tools. Sie ermöglichen es, die Stimme einer Person in die einer anderen zu verwandeln, während die charakteristischen Merkmale des ursprünglichen Inhalts beibehalten werden. Dies eröffnet eine breite Palette von kreativen Möglichkeiten, von der Erstellung personalisierter Audiobotschaften bis hin zur Synchronisation von Filmen und Spielen mit verschiedenen Stimmen.

Flexibilität und Anpassbarkeit

RVC zeichnet sich durch seine Flexibilität und Anpassbarkeit aus. Das Tool bietet eine Vielzahl von Parametern und Einstellungen, die es ermöglichen, den Konvertierungsprozess zu optimieren und die gewünschten Ergebnisse zu erzielen. Sie können die Tonhöhe, die Geschwindigkeit, den Klang und andere Aspekte der konvertierten Stimme anpassen, um sie an Ihre spezifischen Bedürfnisse anzupassen.

Open-Source-Natur und Community-Unterstützung

Die Open-Source-Natur von RVC ist ein weiterer großer Vorteil. Dies bedeutet, dass Sie Zugang zum Quellcode des Tools haben und ihn bei Bedarf modifizieren können. Darüber hinaus gibt es eine aktive Community von Benutzern und Entwicklern, die bereit sind, Fragen zu beantworten und bei Problemen zu helfen. Die Community bietet auch eine Vielzahl von Ressourcen, wie z. B. Tutorials, Beispiele und vorgefertigte Sprachmodelle.

Benutzerfreundliche Weboberfläche

RVC bietet eine benutzerfreundliche Weboberfläche , die den Zugang zu den Funktionen des Tools erleichtert. Die Weboberfläche ist intuitiv gestaltet und bietet eine klare Übersicht über alle relevanten Parameter und Einstellungen. Dies macht RVC auch für Einsteiger zugänglich, die keine umfassenden technischen Kenntnisse besitzen.

Voice Cloning für Content Creation

Voice Cloning ist ein beliebter Anwendungsfall für eigene Sprachmodelle. Sie können die Stimme einer Person klonen und verwenden, um neue Audioinhalte zu erstellen. Dies ist nützlich für die Erstellung von Hörbüchern, Podcasts, Voiceovers und anderen Audioformaten. Stellen Sie sich vor, Sie könnten ein Hörbuch mit der Stimme Ihres Lieblingssprechers erstellen oder einen Podcast mit einer Stimme, die perfekt zu Ihrem Thema passt. RVC macht dies möglich.

Audio-Synchronisation und Lokalisierung

Eigene Sprachmodelle können auch für die Audio-Synchronisation und Lokalisierung eingesetzt werden. Sie können die Stimme eines Schauspielers in eine andere Sprache klonen und verwenden, um einen Film oder eine Fernsehsendung zu synchronisieren. Dies spart Zeit und Kosten im Vergleich zur traditionellen Synchronisation, bei der Schauspieler für jede Sprache neu aufgenommen werden müssen.

Kreative Projekte und Experimente

Die Erstellung eigener Sprachmodelle eröffnet eine Vielzahl von kreativen Projekten und Experimenten. Sie können die Stimme einer historischen Persönlichkeit klonen und verwenden, um eine Rede zu halten oder ein Interview zu führen. Sie können die Stimme eines fiktiven Charakters erschaffen und verwenden, um einen animierten Film oder ein Videospiel zu vertonen. Die Möglichkeiten sind endlos.

Entwicklung innovativer Technologien

Eigene Sprachmodelle können auch zur Entwicklung innovativer Technologien eingesetzt werden. Sie können die Stimme eines Benutzers klonen und verwenden, um einen personalisierten Sprachassistenten zu erstellen oder eine Sprachsteuerung für Geräte zu entwickeln. Sie können die Stimme einer Person mit Sprachbehinderung klonen und verwenden, um ihr eine natürlich klingende Stimme zu geben.