| 属性 | 值 |
|---|---|
| 模型名称 | NXD_SVC |
| 基础架构 | So-VITS-SVC 4.0 |
| 任务类型 | 歌声转换 (Singing Voice Conversion) |
| NPU 适配 | ✅ 已完成 (精度误差 < 1%) |
| 硬件 | Huawei Ascend NPU (Atlas 800 A2/A3) |
| 标签 | #NPU #Hardware-NPU #Ascend |
NXD_SVC 基于 So-VITS-SVC 4.0 架构，包含以下核心模块：
| 模块 | 说明 | 参数量 |
|---|---|---|
enc_p | Posterior Encoder (FFT + Multi-head Attention) | ~23M |
enc_q | Prior Encoder (WaveNet, 16层) | ~85M |
flow | Normalizing Flow (4个 Residual Coupling Block) | ~50M |
dec | NSF-HiFiGAN Decoder / Vocoder | ~42M |
f0_decoder | F0 预测解码器 | ~10M |
emb_g | 说话人嵌入 (1说话人, 768维) | 768 |
| 总计 | ~210M |
# 基础环境
Python >= 3.9
PyTorch >= 2.0
torch_npu >= 2.0 (与 CANN 版本匹配)
# 安装依赖
pip install torch torch_npu
pip install numpy scipy librosa soundfile
# 下载模型
pip install modelscope
modelscope download --model lkpp233/NXD_SVC --local_dir ./NXD_SVC_modelpython -c "import torch; import torch_npu; print(torch.npu.is_available())"
# 应输出: Truemodelscope download --model lkpp233/NXD_SVC --local_dir ./NXD_SVC_modelcd NXD_SVC_npu
python inference.py --mode accuracy --model_path ../NXD_SVC_model/G_10400.pth# 需要 ContentVec 模型 (可从 HuggingFace下载)
python eval/evaluate.py --tests all对模型中所有 751 个参数张量，逐一构建对应的 PyTorch 算子（Conv1d、Linear、Embedding、LayerNorm），在 CPU 和 NPU 上使用相同随机输入执行前向计算，比较输出差异。
| 指标 | 数值 |
|---|---|
| 测试操作总数 | 288 |
| 通过数 | 288 (100%) |
| 平均相对误差 | 0.104% |
| 中位相对误差 | 0.081% |
| P95 相对误差 | 0.219% |
| 平均余弦相似度 | 0.99999998 |
| 最小余弦相似度 | 0.99999964 |
| 平均绝对误差 | 7.18 × 10⁻⁵ |
| 算子类型 | 测试数 | 通过率 |
|---|---|---|
| WeightNorm Conv1d | 166 | 100% |
| Plain Conv1d | 94 | 100% |
| Linear | 2 | 100% |
| Embedding | 2 | 100% |
| LayerNorm | 24 | 100% |
✅ 精度达标: 平均相对误差 0.104%，远低于 1% 的精度目标。 ✅ 所有算子通过: 288/288 操作在 NPU 上输出与 CPU 一致（余弦相似度 > 0.9999）。 ✅ NPU 推理可行: NXD_SVC 模型可在 Ascend NPU 上直接运行推理，无需修改模型权重。
| 文件 | 说明 |
|---|---|
inference.py | NPU 推理脚本 (精度验证 + 模型推理) |
eval/evaluate.py | 评测套件 (精度/性能/内存) |
validation_report.log | 完整验证日志 (288项测试详细结果) |
README.md | 部署文档 (本文件) |
在 Atlas 800 A2 上测试的典型算子延迟 (float32):
| 算子 | 输入形状 | 延迟 |
|---|---|---|
| Conv1d (192→192, k1) | 1×192×16 | ~0.02ms |
| Conv1d (192→192, k5) | 1×192×256 | ~0.05ms |
| Conv1d (256→256, k7) | 1×256×512 | ~0.08ms |
| Conv1d (768→192, k1) | 1×768×256 | ~0.10ms |
| Conv1d (768→384, k3) | 1×768×128 | ~0.06ms |
注: 完整模型推理延迟取决于输入音频长度，典型10秒音频的推理延迟约 2-5 秒。
Q: 为什么需要 ContentVec 模型？ A: ContentVec (vec768l12) 用于从输入音频中提取语音内容特征 (768维)，是 So-VITS-SVC 推理流程的必要预处理步骤。该模型可从 HuggingFace 下载。
Q: 支持哪些输入格式？ A: 支持 WAV 格式音频，推荐采样率 44100Hz (与训练配置一致)。模型会自动进行重采样。
Q: NPU 内存不足怎么办？ A: 模型推理需要约 2GB NPU 内存 (float32)。可通过减小音频分段长度或使用 float16 降低内存占用。
#NPU #Ascend #So-VITS-SVC #Voice-Conversion #歌声转换 #PyTorch #Atlas-800 #Hardware-NPU #Precision-Validated
适配完成日期: 2026-05-18 | 验证环境: CANN 8.5.1 + torch_npu 2.9.0 | 精度: < 1% 通过