Entrainement

1. Téléchargez votre audio au format .wav en utilisant le Créateur de jeux de données ou configurez-le manuellement dans applio/assets/datasets en créant un dossier pour que le programme puisse le lire.

• Vous ne savez pas comment créer un jeu de données ? Consultez la section des jeux de données

1. Une fois le modèle nommé et le jeu de données sélectionné, appuyez sur “Prétraiter le jeu de données” et attendez le message dans le CMD.

• Vous pouvez sélectionner l’une des 3 fréquences disponibles selon l’audio (38k, 40k, 48k), cela aidera à éviter de filtrer plus d’artefacts ou de bruits de fond.
• Vous ne savez pas comment vérifier le taux d’échantillonnage ? Consultez la section taux d’échantillonnage

1. Sélectionnez une méthode F0 qui convient à vos besoins.
2. (optionnel) modifiez la longueur de saut, une valeur plus basse, une plus grande douceur du changement de ton mais un entraînement plus lent et vice versa.

Configurez les paramètres de formation selon vos besoins.

• Sauvegardez chaque époque : Réglez cette valeur entre 10 et 50 pour déterminer la fréquence à laquelle l’état du modèle est sauvegardé pendant la formation.
• Époques totales : Le nombre d’époques nécessaires varie en fonction de votre jeu de données. Surveillez les progrès en utilisant TensorBoard ; généralement, les modèles fonctionnent bien autour de 200-400 époques.
• Taille du lot : Ajustez en fonction de la VRAM de votre GPU. Pour 8 Go de VRAM, utilisez une taille de lot entre 6 et 8. Considérez les cœurs CUDA lors de l’expérimentation avec des tailles de lot plus élevées.

1. Une fois la formation terminée, générez le fichier d’index en cliquant sur le bouton “Train Feature Index”.

• (Si vous souhaitez vous réentraîner, entrez le même nom de modèle et localisez à quelle étape les fichiers de sauvegarde sont laissés, entrez un nombre plus élevé d’epoch.)
• Votre modèle formé se trouve dans le dossier logs/model, et les fichiers .pth sont dans le dossier logs/zips.
• Si vous n’avez pas de GPU NVIDIA, vous pouvez essayer Applio Colab. Consultez la section des alternatives.