这里我选取的版本是经过魔改的Sovits"5.0"github地址,当然这不是官方的版本，而是由Sovits爱好者制作的魔改版。咳咳，不扯这么多了，接下来进入主题。

需要强调这个工具是没有一键包的，这意味着你本机需要准备前置环境。同时这里只会说明基础玩法，进阶玩法请阅读工程内的readme文件。

硬件要求

你需要一块显存不小于6gb的英伟达显卡（NVIDIA），这是硬性要求，如果没有的话那么下面的没必要再继续看了。

软件要求

你需要检查你的英伟达显卡驱动为Studio版，如果是Game Ready版请更换为Studio版。

接下来，你需要为电脑安装cuda驱动，Cuda下载官网

这里以我电脑为例，我的电脑显卡为3080ti，系统为windows11,这里我选择了cuda12来进行安装。安装时候你只需要一路下一步就可以。

然后你需要安装anaconda3，Anaconda3官网

同样安装只要一路下一步就可以，安装完成后关闭所有页面。打开开始菜单

打开这个终端，你可以发现在开头有base的字样代表为安装成功

开始部署

接下来你需要创建虚拟环境，这里我以python3.9为例创建一个名为pytorch的虚拟环境，创建命令：

conda create -n pytorch python=3.9

输入y然后回车

有以下提示为安装完成

你可以输入以下命令来判断你的虚拟环境是否安装成功

conda info --envs

最后切换进虚拟环境

conda activate pytorch

接下来你需要进入**pytorch**官网找到这个位置

由于我安装的cuda12所以这里也要选择cuda12的版本，复制这段命令粘贴到终端。等待下载完成。

下载这个工程**github地址**并解压。进入工程目录

打开readme.md,复制以下代码到终端，回车等待下载完成。如果中途有某个包安装错误则需要打开requirements.txt文件使用pip install命令单独安装。

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple -r requirements.txt

在工程内创建文件夹dataset_raw，进入目录再创建一级文件夹(以你要训练的角色命名)，这里以爱莉希雅举例

准备数据集，这部分以及使用vur分离伴奏可以通过**BV1H24y187Ko**来寻找，这里使用测试数据来演示。

通过readme文件内的提示将底模放在对应位置，这里以v3底模测试（任选一个看）。

中文文档

英文文档

数据预处理，等待完成，处理过程中出错请仔细检查各个底模对应的位置（尤其not found类）,你也可以选择手动复制命令

注意：你需要在config/base.yml中根据你显存来修改batchsize值，如果你只有6gb显存则建议你将这个值改为6或者4

开始训练

python svc_trainer.py -c configs/base.yaml -n sovits5.0

其中训练的时间由你个人决定。一般来看至少需要一天看一次，你可以通过以下命令对比real和fake来判断训练情况

tensorboard --logdir logs/

导出模型

python svc_export.py --config configs/base.yaml --checkpoint_path chkpt/sovits5.0/***.pt

这里***.pt指的是你需要对应自己的模型，请对应修改

推理（这里你需要将歌曲使用uvr分离**BV1H24y187Ko**，使用分离完成的人声推理）

python svc_inference.py --config configs/base.yaml --model sovits5.0.pth --spk ./data_svc/singer/修改成对应的名称.npy --wave test.wav --shift 0

这里你需要将npy修改为工程这个位置下的名字，推理完成输出的音频文件名svc_out.wav，你可以使用AU将人声和伴奏合成回去。

祝你使用愉快！