[GH-ISSUE #2266] 一到高音就哑火 #1551

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opened 2026-10-20 10:10:06 +00:00 by bsakaguchi · 5 comments

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2026-10-20 10:10:06 +00:00

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Originally created by @hpx502766238 on GitHub (Aug 24, 2024).
Original GitHub issue: https://github.com/RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI/issues/2266

RVC-DiffusionSVC-soprano-test.zip
推理源：input_ZSZY.wav，萨顶顶的左手指着月干声。
推理结果1：output_ZSZY_RVC.wav：
使用RVC训练的模型
训练参数：
embbeder：contentvec
f0预测器：crepe
预训练模型：SingerPretrain（RVC_V2_32K）（用Applio训练的,核心还是RVC,https://docs.applio.org/getting-started/pretrained#singerpretrain-by-szte）
训练epoch：845
推理参数与训练相同

推理结果2：output_ZSZY_DiffusionSVC.wav
使用隔壁DiffusionSVC训练的模型：https://github.com/CNChTu/Diffusion-SVC
训练参数：
embbeder：contentvec768l12
f0预测器：crepe
声码器：nsf-hifigan(经过fishaudio微调的版本，音域覆盖50-1200Hz，https://github.com/fishaudio/fish-diffusion/releases/tag/v2.0.0)
训练epoch：210000 diffusion ,210000 naive.使用最终组合模型
推理参数与训练相同

1.实验结果表明，RVC模型一开始飙高音就哑火。。DiffusionSVC模型正常，但咬字不如RVC清晰
2.训练使用的同一数据集。数据集为下载的无损音乐，已做了干声提取和AU后期处理，非常干净，音域全覆盖A3-G6，总共时长1h。
3.训练之前已经修改各个预测器代码参数f0_max到1600Hz了，也尝试过换成rmvpe预测器重新训练，但rmvpe的高音预测有些断断续续的而且有很多跳跃，最终效果还不如crepe。
4.试过更换预训练模型，然并卵。

Originally created by @hpx502766238 on GitHub (Aug 24, 2024). Original GitHub issue: https://github.com/RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI/issues/2266 [RVC-DiffusionSVC-soprano-test.zip](https://github.com/user-attachments/files/16736765/RVC-DiffusionSVC-soprano-test.zip) **推理源：input_ZSZY.wav，萨顶顶的左手指着月干声。推理结果1：output_ZSZY_RVC.wav：** **使用RVC训练的模型** 训练参数： embbeder：contentvec f0预测器：crepe 预训练模型：SingerPretrain（RVC_V2_32K）（用Applio训练的,核心还是RVC,https://docs.applio.org/getting-started/pretrained#singerpretrain-by-szte）训练epoch：845 推理参数与训练相同 **推理结果2：output_ZSZY_DiffusionSVC.wav 使用隔壁DiffusionSVC训练的模型：https://github.com/CNChTu/Diffusion-SVC** 训练参数： embbeder：contentvec768l12 f0预测器：crepe 声码器：nsf-hifigan(经过fishaudio微调的版本，音域覆盖50-1200Hz，https://github.com/fishaudio/fish-diffusion/releases/tag/v2.0.0) 训练epoch：210000 diffusion ,210000 naive.使用最终组合模型推理参数与训练相同 1.实验结果表明，RVC模型一开始飙高音就哑火。。DiffusionSVC模型正常，但咬字不如RVC清晰 2.训练使用的同一数据集。数据集为下载的无损音乐，已做了干声提取和AU后期处理，非常干净，音域全覆盖A3-G6，总共时长1h。 3.训练之前已经修改各个预测器代码参数f0_max到1600Hz了，也尝试过换成rmvpe预测器重新训练，但rmvpe的高音预测有些断断续续的而且有很多跳跃，最终效果还不如crepe。 4.试过更换预训练模型，然并卵。

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2026-10-20 10:10:06 +00:00

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2026-10-20 10:10:07 +00:00

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@jzfed commented on GitHub (Aug 26, 2024):

为什么没用默认的预训练底模？你要说哑火也不至于全哑火，某个高音挂掉的情况，一般都是训练的干声音域覆盖不全，或者推理源没处理干净，可能是还残存有和音。
换换默认的预训练底模试试。高音全破可能是你底模有问题。

@jzfed commented on GitHub (Aug 26, 2024): 为什么没用默认的预训练底模？你要说哑火也不至于全哑火，某个高音挂掉的情况，一般都是训练的干声音域覆盖不全，或者推理源没处理干净，可能是还残存有和音。换换默认的预训练底模试试。高音全破可能是你底模有问题。

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2026-10-20 10:10:07 +00:00

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@jzfed commented on GitHub (Aug 26, 2024):

epoch并不是越高越好，我训练的total_epoch 20的竟然比400的还好，气吐血。这是玄学。

@jzfed commented on GitHub (Aug 26, 2024): epoch并不是越高越好，我训练的total_epoch 20的竟然比400的还好，气吐血。这是玄学。

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2026-10-20 10:10:07 +00:00

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@hpx502766238 commented on GitHub (Aug 26, 2024):

epoch并不是越高越好，我训练的total_epoch 20的竟然比400的还好，气吐血。这是玄学。

epoch高低都试过了，底模也换过好几个（不过默认底模确实还没试过，但这个singerpretrain作者也说了音域全覆盖了，）。epoch 500多的 400多的效果逗差不多，都是高音断断续续

@hpx502766238 commented on GitHub (Aug 26, 2024): > epoch并不是越高越好，我训练的total_epoch 20的竟然比400的还好，气吐血。这是玄学。 epoch高低都试过了，底模也换过好几个（不过默认底模确实还没试过，但这个singerpretrain作者也说了音域全覆盖了，）。epoch 500多的 400多的效果逗差不多，都是高音断断续续

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2026-10-20 10:10:07 +00:00

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@hpx502766238 commented on GitHub (Aug 26, 2024):

为什么没用默认的预训练底模？你要说哑火也不至于全哑火，某个高音挂掉的情况，一般都是训练的干声音域覆盖不全，或者推理源没处理干净，可能是还残存有和音。换换默认的预训练底模试试。高音全破可能是你底模有问题。

数据集应该没啥问题，已经来回用au排查了n遍了，呼吸声都去的干干净净，音域也是全覆盖的

@hpx502766238 commented on GitHub (Aug 26, 2024): > 为什么没用默认的预训练底模？你要说哑火也不至于全哑火，某个高音挂掉的情况，一般都是训练的干声音域覆盖不全，或者推理源没处理干净，可能是还残存有和音。换换默认的预训练底模试试。高音全破可能是你底模有问题。数据集应该没啥问题，已经来回用au排查了n遍了，呼吸声都去的干干净净，音域也是全覆盖的

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2026-10-20 10:10:07 +00:00

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@hpx502766238 commented on GitHub (Aug 27, 2024):

为什么没用默认的预训练底模？你要说哑火也不至于全哑火，某个高音挂掉的情况，一般都是训练的干声音域覆盖不全，或者推理源没处理干净，可能是还残存有和音。换换默认的预训练底模试试。高音全破可能是你底模有问题。

今天重新测了一下好像又可以了，应该还是f0预测器的限制问题，在Applio预测代码(rvc/infer/pipeline.py)里有个f0_max默认是800还是1000来着，改成1600好像又行了，虽然效果不算特别好，至少不会全哑了。下面是推理前后：
左手指月-8-27.zip

@hpx502766238 commented on GitHub (Aug 27, 2024): > 为什么没用默认的预训练底模？你要说哑火也不至于全哑火，某个高音挂掉的情况，一般都是训练的干声音域覆盖不全，或者推理源没处理干净，可能是还残存有和音。换换默认的预训练底模试试。高音全破可能是你底模有问题。今天重新测了一下好像又可以了，应该还是f0预测器的限制问题，在Applio预测代码(rvc/infer/pipeline.py)里有个f0_max默认是800还是1000来着，改成1600好像又行了，虽然效果不算特别好，至少不会全哑了。下面是推理前后： [左手指月-8-27.zip](https://github.com/user-attachments/files/16762215/-8-27.zip)