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CoMoSVC实现歌声转换的过程包括几个关键步骤。首先，它设计了一个基于扩散的教师模型，通过学习大量的歌声数据，这个模型能够理解和模仿不同歌手的声音特征。接着，利用自我一致性属性，CoMoSVC进一步提炼出一个学生模型，简化了模型结构，以便于快速有效地进行声音转换。
该方法利用专有的大型语言模型在约100种语言的文本嵌入任务中生成了各种合成数据。与复杂的预训练阶段不同，该方法使用基本的对比损失函数，将开源的仅解码的大型语言模型在生成的合成数据上进行微调。
站长之家（ChinaZ.com）1月3日 消息:M2UGen是一款引领潮流的框架，融合了音乐理解和多模态音乐生成任务，旨在助力用户进行音乐艺术创作。通过其强大的功能，M2UGen提供了全方位的音乐生成和编辑体验。
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