RVC-Boss

就是看你直接控制台打python能不能进，如果能进就是系统装过python，可能会和绿色包的py环境互相干扰

你很有想法！ 有一个问题是，预训练的效果会降低，因为少了一层线性层，维度不对加载不进去。 我想针对你的case做对比实验，你是否介意分享数据集给我复现“高低音发音方式不同”这点？

另外还有一点是，音高其实是已经做过embedding输入进linear后的emb层的，所以你的猜想需要验证。

@matthew99a 我好像理解了，你的意思是不是，假如拿768去匹配，768语义非常接近但是音高差很多，可能就会匹配到音高距离目标音高差很多的训练集口型，然后后面模型强行把音高抬过去 我不太确定音高的度量和768维的度量是不是同样的尺度，就是说他们距离是不是就是简单的加上一维求距离就行，还是说要把音高乘上一个系数再769一起求距离，还是怎么做。你也提到了，假如音高的权重过大的话，咬字的牺牲又太大了。

In the next version I will achieve multi-processing for harvest

Better pitch method RMVPE is supported. Now harvest is not needed.

ok, in the next version I will modify it to save the latestest 2 ckpt.

No validation samples in RVC, because the training speed is fast. It's recommended to test for each ckpt of differenet epoch after training.

可以

no space （"Ai tests"）