记录下和腾讯元宝的对话

总结一下，优先级可以这么排：

先试试量化 + 梯度检查点（改代码成本低，对推理友好）；

再换更轻量的语音分离开源项目（免去改代码，直接用现成的）；

实在不行就租云 GPU 应急；

最后考虑自己蒸馏模型（技术门槛高，但能一劳永逸）。

如果你想自己部署 Wavesplit/SpEx，可以参考它们的 GitHub 官方项目（如 Microsoft SpEx或 Wavesplit），但通常需要 一定的 PyTorch / CUDA 经验。

如果不想自己部署，可以找 现成的在线语音分离服务（如 VocalRemover.org），但可能无法完全定制化。

最终推荐（针对你的目标：提取目标人声音用于 RVC 训练）

🔥 最推荐：先用 GPT-SoVITS 生成目标人音色的 1 小时语音，再训练 RVC（最简单、效果可控）！

如果一定要用 Wavesplit/SpEx，建议租云 GPU（如 RTX 3080 12GB）！

如果你需要 具体部署步骤（如怎么在 Colab 上跑 Wavesplit），可以告诉我，我会提供详细教程！ 🚀

我有PyTorch / CUDA 经验，只是为了效率，网上有没有现成的一键安装或者启动包，我在B站搜：Wavesplit/SpEx 一键启动包是这个结果。 音频分离 这种的，几乎都是人声和伴奏的分离，没看到从多人声音分离出指定人声的，有个项目SoloSpeech可以多人声音分离出指定人声，我试过8G的显卡跑，跑一会程序就会提示显存不够。

我是4核的CPU，i5-3470，内存2根8G的内存条，NVIDIA GPU 8GB显存。音频分离 这种的，几乎都是人声和伴奏的分离，没看到从多人声音分离出指定人声的，有个项目SoloSpeech可以多人声音分离出指定人声，我试过8G的显卡跑，跑一会程序就会提示显存不够。

batch size设为1都不行，项目很大，也不知道从哪里改代码能降低硬件要求，SoloSpeech的模型好像很大，在项目上的WEB界面上没提供模型选择的功能。

如果 SoloSpeech 即使把 batch size 设为 1 也显存不足，而且从代码层面不太好直接修改模型大小，同时 Web 界面又没有模型选择功能，你可以尝试下面这些思路来“绕开”或“降低”硬件门槛：

一、先确认显存“底线”与模型量化

1. 查看显存占用细节先用 nvidia-smi -l 1（Linux）或在任务管理器（Windows）里实时看显存占用峰值到底卡在多少。比如如果是 16GB 显存跑 SoloSpeech 占到 15GB+ 还报 OOM，说明模型本身 + 推理时的临时缓存确实很大；如果只用到 8 - 10GB 就爆，那还有优化空间。
2. 尝试模型量化（Quantization）很多大模型都支持把参数从 float32 转成 float16 甚至 int8，能大幅减少显存占用。如果 SoloSpeech 基于 PyTorch 实现，你可以看看代码里有没有类似 torch.quantization的接口，或者有没有预训练好的量化版权重。
   • 若项目本身没做量化，也可以自己尝试：先把模型 load 进来，然后用 torch.quantization.quantize_dynamic对模型做动态量化（适合推理场景），示例伪代码：

     import torch
     model = torch.load("solo_speech_model.pth")  # 加载原模型
     quantized_model = torch.quantization.quantize_dynamic(
         model, {torch.nn.Linear}, dtype=torch.qint8  # 对 Linear 层做 int8 量化
     )
     torch.save(quantized_model, "solo_speech_quantized.pth")

     量化后推理速度可能稍有下降，但显存占用会明显降低。
3. 梯度检查点（Gradient Checkpointing）要是你在“微调 / 训练” SoloSpeech（虽然你描述更像推理，但如果是自己训练复现），可以用梯度检查点技术：它用时间换空间，在反向传播时重新计算中间激活值，而不是全部存在显存里。PyTorch 里有 torch.utils.checkpoint可以用，示例如下（假设你的模型是 model，输入是 x）：

   from torch.utils.checkpoint import checkpoint
   
   def run_model(x):
       # 把模型前向过程包在 checkpoint 里
       return checkpoint(model, x)
   
   output = run_model(x)

   这样能减少训练时的显存峰值，但推理阶段如果不需要梯度，可能用处没那么大，不过也可以试试。

二、换轻量级替代方案 / 拆分任务

如果 SoloSpeech 实在改不动、硬件也跟不上，可以考虑下面这些“曲线救国”的办法：...

syh0304: 帮我找到SOLOSPEECH项目里，关于模型定义的代码文件

GitHub Copilot:

syh0304: 据说有 SoloSpeech 的模型定义代码（比如 model.py 中的 nn.Module 类），并且该模型 没有使用一些不支持量化的自定义算子，那你 可以尝试手动对模型做 PTQ

GitHub Copilot: 在 model.py 文件中，定义了两个主要的模型类：

- `LMModel(nn.Module)`：语言模型，用于估算每个码本条目的概率。

- `EncodecModel(nn.Module)`：主模型，处理原始音频波形，包括编码器、解码器和量化器。

这些模型均继承自 `torch.nn.Module`，且没有使用不支持量化的自定义算子，因此可以尝试手动对模型进行 PTQ（Post Training Quantization，训练后量化）。

如果你需要具体的 PTQ 代码示例或操作流程，可以继续说明你的需求。

syh0304: 能看到这个项目现在默认跑调用的哪些参数吗，因为我的8G显卡带不起来，我想把设置调低些。运行项目的文件是webui.bat

GitHub Copilot: 项目默认调用参数主要在 test.py 里通过 argparse 设置，关键参数如下：

- `--num_infer_steps`（默认200）：推理步数，影响显存和速度

- `--sample-rate`（默认16000）：采样率，影响输入数据大小

- `--eta`（默认0）：DDIM采样相关

- `--random-seed`（默认42）

此外，模型和推理相关的详细配置（如网络层数、采样长度等）通常在 yaml/json 配置文件里，比如 dance_diffusion_base.json 里 `sample_size`、`sample_rate`、`n_attn_layers` 等。

**如果你的显卡显存不足，可以尝试：**

1. 在运行时加参数 `--num_infer_steps 50` 或更低（如20），减少推理步数。

2. 降低采样率（如 `--sample-rate 8000`），但音质会下降。

3. 查找模型配置文件（如 json/yaml），把 `sample_size`、`n_attn_layers` 等参数调低。

如需具体修改方法或自动化脚本，请告知你的目标参数或需求。

syh0304: 两个文件的区别

GitHub Copilot: `fast_test.py` 和 test.py 的主要区别如下：

1. **模型调用简化**

- `fast_test.py` 只用到了 `SoloSpeech_TSE`（提取器）和 `autoencoder`，去掉了 `SoloSpeech_TSR`（重构器）、`ScoreModel`（校正器）等后处理模块，推理流程更简单。

- test.py 包含完整的 SoloSpeech 推理链，包括提取器、重构器、校正器、说话人相似度判别等，流程更复杂，显存占用更高。

2. **推理速度与显存占用**

- `fast_test.py` 设计为“Fast and light-weight inference”，显存占用和推理时间都更低，适合显卡资源有限的场景。

- test.py 追求分离效果和完整性，显存和算力需求更高。

3. **输出结果**

- `fast_test.py` 只输出一次分离结果（tse_pred），直接保存音频。

- test.py 会输出两路分离结果（tse_pred, tsr_pred），并通过说话人相似度和校正器进一步筛选和优化输出。

4. **依赖和加载的模型文件**

- `fast_test.py` 只下载和加载必要的模型（提取器和压缩器）。

- test.py 还会加载重构器、校正器、说话人识别模型等。

**结论**：

如果你的显卡显存有限，建议优先使用 `fast_test.py`，它去除了大部分后处理和辅助模型，推理更快、更省资源。

syh0304: 那webui.bat怎么运行fast_test.py

GitHub Copilot: 你可以将 webui.bat 文件中的启动命令由：

```

.\python\python.exe app.py

```

改为：

```

.\python\python.exe scripts\fast_test.py [参数]

```

其中 `[参数]` 需要你手动指定，比如：

```

--test-wav assets/test1.wav --enroll-wav assets/test1_enroll.wav --output-path output.wav --num_infer_steps 50

```

如果你想用 Gradio 网页界面调用 `fast_test.py`，需要把 app.py 里的 `run_solospeech` 函数改为调用 `fast_test.py` 的主流程（可以用 subprocess 或直接重构为 Python 函数）。

如需自动化修改或集成 Gradio，请告知你的具体需求。

syh0304: @echo off

chcp 65001

set PYTHONUSERBASE=.\python\Lib\site-packages

set PYTHONPATH=.\python\Lib\site-packages

set PATH=%PATH%;.\python\Scripts

.\python\python.exe scripts\fast_test.py

pause 这样，对吧

GitHub Copilot: 是的，这样写可以直接运行 `fast_test.py`，但你还需要在命令后加上必要的参数，否则脚本会报错（缺少输入文件等）。

例如：

```

.\python\python.exe scripts\fast_test.py --test-wav assets/test1.wav --enroll-wav assets/test1_enroll.wav --output-path output.wav --num_infer_steps 50

```

你可以把参数写在同一行，或者在 bat 文件里用变量传递。...

syh0304: 帮我找到SOLOSPEECH项目里，关于模型定义的代码文件

GitHub Copilot:

syh0304: 据说有 SoloSpeech 的模型定义代码（比如 model.py 中的 nn.Module 类），并且该模型 没有使用一些不支持量化的自定义算子，那你 可以尝试手动对模型做 PTQ

GitHub Copilot: 在 model.py 文件中，定义了两个主要的模型类：

- `LMModel(nn.Module)`：语言模型，用于估算每个码本条目的概率。

- `EncodecModel(nn.Module)`：主模型，处理原始音频波形，包括编码器、解码器和量化器。

这些模型均继承自 `torch.nn.Module`，且没有使用不支持量化的自定义算子，因此可以尝试手动对模型进行 PTQ（Post Training Quantization，训练后量化）。

如果你需要具体的 PTQ 代码示例或操作流程，可以继续说明你的需求。

syh0304: 能看到这个项目现在默认跑调用的哪些参数吗，因为我的8G显卡带不起来，我想把设置调低些。运行项目的文件是webui.bat

GitHub Copilot: 项目默认调用参数主要在 test.py 里通过 argparse 设置，关键参数如下：

- `--num_infer_steps`（默认200）：推理步数，影响显存和速度

- `--sample-rate`（默认16000）：采样率，影响输入数据大小

- `--eta`（默认0）：DDIM采样相关

- `--random-seed`（默认42）

此外，模型和推理相关的详细配置（如网络层数、采样长度等）通常在 yaml/json 配置文件里，比如 dance_diffusion_base.json 里 `sample_size`、`sample_rate`、`n_attn_layers` 等。

**如果你的显卡显存不足，可以尝试：**

1. 在运行时加参数 `--num_infer_steps 50` 或更低（如20），减少推理步数。

2. 降低采样率（如 `--sample-rate 8000`），但音质会下降。

3. 查找模型配置文件（如 json/yaml），把 `sample_size`、`n_attn_layers` 等参数调低。

如需具体修改方法或自动化脚本，请告知你的目标参数或需求。

syh0304: 两个文件的区别

GitHub Copilot: `fast_test.py` 和 test.py 的主要区别如下：

1. **模型调用简化**

- `fast_test.py` 只用到了 `SoloSpeech_TSE`（提取器）和 `autoencoder`，去掉了 `SoloSpeech_TSR`（重构器）、`ScoreModel`（校正器）等后处理模块，推理流程更简单。

- test.py 包含完整的 SoloSpeech 推理链，包括提取器、重构器、校正器、说话人相似度判别等，流程更复杂，显存占用更高。

2. **推理速度与显存占用**

- `fast_test.py` 设计为“Fast and light-weight inference”，显存占用和推理时间都更低，适合显卡资源有限的场景。

- test.py 追求分离效果和完整性，显存和算力需求更高。

3. **输出结果**

- `fast_test.py` 只输出一次分离结果（tse_pred），直接保存音频。

- test.py 会输出两路分离结果（tse_pred, tsr_pred），并通过说话人相似度和校正器进一步筛选和优化输出。

4. **依赖和加载的模型文件**

- `fast_test.py` 只下载和加载必要的模型（提取器和压缩器）。

- test.py 还会加载重构器、校正器、说话人识别模型等。

**结论**：

如果你的显卡显存有限，建议优先使用 `fast_test.py`，它去除了大部分后处理和辅助模型，推理更快、更省资源。

syh0304: 那webui.bat怎么运行fast_test.py

GitHub Copilot: 你可以将 webui.bat 文件中的启动命令由：

```

.\python\python.exe app.py

```

改为：

```

.\python\python.exe scripts\fast_test.py [参数]

```

其中 `[参数]` 需要你手动指定，比如：

```

--test-wav assets/test1.wav --enroll-wav assets/test1_enroll.wav --output-path output.wav --num_infer_steps 50

```

如果你想用 Gradio 网页界面调用 `fast_test.py`，需要把 app.py 里的 `run_solospeech` 函数改为调用 `fast_test.py` 的主流程（可以用 subprocess 或直接重构为 Python 函数）。

如需自动化修改或集成 Gradio，请告知你的具体需求。

syh0304: @echo off

chcp 65001

set PYTHONUSERBASE=.\python\Lib\site-packages

set PYTHONPATH=.\python\Lib\site-packages

set PATH=%PATH%;.\python\Scripts

.\python\python.exe scripts\fast_test.py

pause 这样，对吧

GitHub Copilot: 是的，这样写可以直接运行 `fast_test.py`，但你还需要在命令后加上必要的参数，否则脚本会报错（缺少输入文件等）。

例如：

```

.\python\python.exe scripts\fast_test.py --test-wav assets/test1.wav --enroll-wav assets/test1_enroll.wav --output-path output.wav --num_infer_steps 50

```

你可以把参数写在同一行，或者在 bat 文件里用变量传递。...

好的，以下是从“这是在下模型吗，我已经直连HF怎么还这么慢，才60M的，一直在等”开始，后续所有关键解决方法和建议整理：

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### 1. HuggingFace模型下载慢的原因与解决方法

- **原因分析：**
  - HuggingFace服务器本身限速或网络拥堵。
  - 国内网络访问 HuggingFace 速度慢，直连也可能受限。
  - 没有安装 `hf-transfer` 加速包，走的是普通 HTTP 下载。
  - 网络环境或代理设置影响下载速度。

- **解决方法：**
  - 手动下载模型文件（如 `.ckpt`、`config.yaml`），放到本地指定目录，避免自动下载。
  - 安装 HuggingFace 官方推荐的加速包：
    ```bash
    pip install huggingface_hub[hf_transfer]
    ```
  - 用镜像站（如“十二猴子”）下载模型文件，再放到本地。
  - 如果已下载模型，建议直接用本地路径加载，避免自动下载。

---

### 2. 加速包安装后如何使用

- 安装 `hf-transfer` 后，HuggingFace Hub 会自动优先使用加速下载，无需额外设置。
- 首次运行时会自动加速下载，速度会比之前快。
- 如果模型已在本地缓存，后续运行会直接加载本地文件，不再下载。

---

### 3. HF_ENDPOINT与加速包的关系

- `HF_ENDPOINT` 设置为 `hf-mirror.com` 时，加速包依然可以用，只是下载的源变成了镜像站。
- 加速包只负责提升下载效率，不影响你选择的下载源（endpoint）。
- 镜像站的同步速度和文件完整性取决于镜像本身，和加速包无关。

---

### 4. 手动下载模型与本地加载

- 直接把模型文件手动放到 HuggingFace 的缓存目录，并用 repo 名调用，通常无法直接加载。
- 推荐用 SpeechBrain/SpeakerRecognition 的自动下载方式，让库自己管理缓存和加载。
- 如果要用本地模型，建议用 `source` 指定本地目录（如 `source="models/ecapa-tdnn-vox2"`），而不是 HuggingFace repo 名。

---

### 5. 批量下载 HuggingFace 仓库文件方法

- 推荐用 Git LFS 或 `git clone`：
  ```bash
  git lfs install
  git clone https://huggingface.co/speechbrain/spkrec-resnet-voxceleb
  ```
- 或用 huggingface_hub Python 包：
  ```python
  from huggingface_hub import snapshot_download
  snapshot_download(repo_id="speechbrain/spkrec-resnet-voxceleb", local_dir="spkrec-resnet-voxceleb")
  ```

---

### 6. 判断 git clone 实际下载源

- 默认情况下，`git clone` 访问 HuggingFace 官方服务器（huggingface.co）。
- 可以用网络监控工具或 `git lfs logs last` 查看实际下载源。
- 如果设置了 `HF_ENDPOINT`，`git clone` 会走你配置的镜像站。

---

### 7. 临时切换 HF_ENDPOINT

- 临时取消环境变量（CMD）：
  ```cmd
  set HF_ENDPOINT=
  ```
- 临时用命令行覆盖变量（CMD）：
  ```cmd
  set HF_ENDPOINT=https://huggingface.co && git clone https://huggingface.co/speechbrain/spkrec-resnet-voxceleb
  ```
- PowerShell：
  ```powershell
  $env:HF_ENDPOINT="https://huggingface.co"; git clone https://huggingface.co/speechbrain/spkrec-resnet-voxceleb
  ```

---

如需进一步整理成文档或有其他技术问题，随时可以问我！

20250827 2236 ...

syh0304: 帮我找到SOLOSPEECH项目里，关于模型定义的代码文件

GitHub Copilot:

syh0304: 据说有 SoloSpeech 的模型定义代码（比如 model.py 中的 nn.Module 类），并且该模型 没有使用一些不支持量化的自定义算子，那你 可以尝试手动对模型做 PTQ

GitHub Copilot: 在 model.py 文件中，定义了两个主要的模型类：

- `LMModel(nn.Module)`：语言模型，用于估算每个码本条目的概率。

- `EncodecModel(nn.Module)`：主模型，处理原始音频波形，包括编码器、解码器和量化器。

这些模型均继承自 `torch.nn.Module`，且没有使用不支持量化的自定义算子，因此可以尝试手动对模型进行 PTQ（Post Training Quantization，训练后量化）。

如果你需要具体的 PTQ 代码示例或操作流程，可以继续说明你的需求。

syh0304: 能看到这个项目现在默认跑调用的哪些参数吗，因为我的8G显卡带不起来，我想把设置调低些。运行项目的文件是webui.bat

GitHub Copilot: 项目默认调用参数主要在 test.py 里通过 argparse 设置，关键参数如下：

- `--num_infer_steps`（默认200）：推理步数，影响显存和速度

- `--sample-rate`（默认16000）：采样率，影响输入数据大小

- `--eta`（默认0）：DDIM采样相关

- `--random-seed`（默认42）

此外，模型和推理相关的详细配置（如网络层数、采样长度等）通常在 yaml/json 配置文件里，比如 dance_diffusion_base.json 里 `sample_size`、`sample_rate`、`n_attn_layers` 等。

**如果你的显卡显存不足，可以尝试：**

1. 在运行时加参数 `--num_infer_steps 50` 或更低（如20），减少推理步数。

2. 降低采样率（如 `--sample-rate 8000`），但音质会下降。

3. 查找模型配置文件（如 json/yaml），把 `sample_size`、`n_attn_layers` 等参数调低。

如需具体修改方法或自动化脚本，请告知你的目标参数或需求。

syh0304: 两个文件的区别

GitHub Copilot: `fast_test.py` 和 test.py 的主要区别如下：

1. **模型调用简化**

- `fast_test.py` 只用到了 `SoloSpeech_TSE`（提取器）和 `autoencoder`，去掉了 `SoloSpeech_TSR`（重构器）、`ScoreModel`（校正器）等后处理模块，推理流程更简单。

- test.py 包含完整的 SoloSpeech 推理链，包括提取器、重构器、校正器、说话人相似度判别等，流程更复杂，显存占用更高。

2. **推理速度与显存占用**

- `fast_test.py` 设计为“Fast and light-weight inference”，显存占用和推理时间都更低，适合显卡资源有限的场景。

- test.py 追求分离效果和完整性，显存和算力需求更高。

3. **输出结果**

- `fast_test.py` 只输出一次分离结果（tse_pred），直接保存音频。

- test.py 会输出两路分离结果（tse_pred, tsr_pred），并通过说话人相似度和校正器进一步筛选和优化输出。

4. **依赖和加载的模型文件**

- `fast_test.py` 只下载和加载必要的模型（提取器和压缩器）。...