16k和48k的二选一还是两种都要？

[ccimage]

16k和48k的二选一还是两种都要？

[KakaruHayate]

都要，现在感觉48k可能是负优化，不如16k

我现在用好一些的数据去练一下48k模型，验证一下是否真的是负优化

[h93910]

48K的大概要到练到多少才好？我到32000步感觉听上去和10000步的一样

[MaxMax2016]

都要，现在感觉48k可能是负优化，不如16k

我现在用好一些的数据去练一下48k模型，验证一下是否真的是负优化

确实，偷懒了，低音会出现问题。看来还是要老老实实的，正正经经的训练48K模型。

[KakaruHayate]

48K的大概要到练到多少才好？我到32000步感觉听上去和10000步的一样

参数量小的模型是这样的，底模很容易被洗干净，试听差异不是很明显，可以推理一下试试看

[KakaruHayate]

都要，现在感觉48k可能是负优化，不如16k
我现在用好一些的数据去练一下48k模型，验证一下是否真的是负优化

确实，偷懒了，低音会出现问题。看来还是要老老实实的，正正经经的训练48K模型。

svc_out(1).zip

用的东北切蒲英的数据集训练的模型，效果还算理想，nsf-hifigan增强的意义不大了，断音问题明显。
升级采样率是有意义的。

[ccimage]

训练时不到100步，模型的大小就不变了，这属于什么问题？
我放的数据是某个歌手的歌曲分割为30s的1000多段

[h93910]

模型

参数量小的模型是这样的，底模很容易被洗干净，试听差异不是很明显，可以推理一下试试看

目前练出来的48Ｋ感觉和目标原音也不太像，是不是因为我的数据集不是歌声的原因
想试试16Ｋ的又一报错
ValueError: num_samples should be a positive integer value, but got num_samples=0
有人说路径不对，但查了下并没有发现哪不对

[Kwisss]

模型

参数量小的模型是这样的，底模很容易被洗干净，试听差异不是很明显，可以推理一下试试看

目前练出来的48Ｋ感觉和目标原音也不太像，是不是因为我的数据集不是歌声的原因 想试试16Ｋ的又一报错 ValueError: num_samples should be a positive integer value, but got num_samples=0 有人说路径不对，但查了下并没有发现哪不对

indeed, I had this problem when I had the wav files in sub maps,
the system allows for multiple speaker maps, not multiple maps for 1 speaker, if you understand what I mean.

It's definitely related too the wave files not being found.