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FrankLiuDundun/voxcpm-finetune-lora

sourceHugging Faceapache-2.0updated 10d agoView on Hugging Face

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Model Card

VoxCPM 2 五语种配音微调（th / vi / id / ms / tl）

在 openbmb/VoxCPM2（Apache-2.0）上做的 LoRA 联合微调，目标是提升泰语 / 越南语 / 印尼语 / 马来语 / Tagalog 的短剧配音合成质量，并对齐主调方 OmniVoice 的真实调用口径（单句 cue、跨语言 reference-only、cfg 1.8 / 20 步）。

一个 LoRA 同时覆盖五个语种，另含中文与英文回放做防遗忘。验收是分语种做的，见下面「验收结果」。

当前版本为 r8（2026-09），在 r2 配方（joint_omni2）基础上用 v2 验收集重新验证：漏尾率降到历次最低（3.85% → 1.32%），ms 的 CER 降到历次最好（0.068 → 0.012）。

仓库内容

路径	内容
根目录	LoRA 已 merge 进基座的完整模型，可直接被 `from_pretrained` 加载
`lora/`	LoRA 增量本体：`lora_weights.safetensors` + `lora_config.json`
`training_config.yaml`	训练配置，复现用

加载方式

A. 用 merge 后的完整模型（零改动，推荐）

python

from voxcpm import VoxCPM
model = VoxCPM.from_pretrained("FrankLiuDundun/voxcpm-finetune-lora",
                               load_denoiser=False, optimize=True)

OmniVoice 侧只需把环境变量指过来：VOXCPM_MODEL_ID=FrankLiuDundun/voxcpm-finetune-lora。

B. 用 LoRA 增量（省 4.6GB 下载）

python

from voxcpm import VoxCPM
model = VoxCPM.from_pretrained("openbmb/VoxCPM2", load_denoiser=False, optimize=True,
                               lora_weights_path="/path/to/lora")
loaded, skipped = model.load_lora("/path/to/lora")
assert loaded and not skipped, (len(loaded), skipped)   # 必须校验，失败即停

⚠️ `lora/` 里的两个文件必须一起用。from_pretrained 会自动读同目录的 lora_config.json 来对齐 r / alpha；只拿 lora_weights.safetensors 会回落到默认 r=8，形状不匹配、权重被静默跳过，加载看起来"成功"但等于没加载。本 LoRA 是 r=64, alpha=64, dropout=0.05, enable_lm=true, enable_dit=true, enable_proj=false，实测 loaded=384, skipped=0。

验收结果

口径：eval_cases/omnivoice_prod_v2.jsonl，182 个生产形态 case × seed 42–46 = 910 条， cfg_value=1.8、inference_timesteps=20、retry_badcase=False（禁用坏例重试以保证 A/B 同条件），跨语言 reference-only，参考音频覆盖 13 条、4 种语言（zh ×4 / en ×4 / tl ×4 / 线上那条 4.47s fil），避免单条 ref 带来的说话人混淆。ASR 用 large-v3。 CER/WER 越低越好；th 词间无空格只有 CER，vi 的 WER 是音节级口径，不与词级横向比。

语种	base CER	本模型 CER	变化	疑似漏尾 base→本模型
th	0.1142	0.0957	↓16%	0.069 → 0.044
ms	0.0681	0.0116	↓83%	0.094 → 0.000
vi	0.0730	0.0647	↓11%	0.056 → 0.025
id	0.0230	0.0194	↓16%	0.000 → 0.006
tl	0.0184	0.0146	↓21%	0.000 → 0.000
zh	0.0580	0.0775	↑0.020 ⚠️	0.000 → 0.000
en	0.0150	0.0173	↑0.002	0.000 → 0.000
总体	0.0568	0.0423	↓26%	0.0385 → 0.0132

文本相似度 0.9597 → 0.9702。剔除数字类 case 后总体 CER 0.0539 → 0.0401。

⚠️ zh 回放 CER +0.0195，未触发 0.05 退化红线，漂移集中在 zh_nat_01 / zh_nat_10 两条已知难 case（长句自然口语）；zh 是回放语种不是目标语种。en +0.002 属噪声级。

质检指标（阈值移植自 OmniVoice 生产口径）

指标	base	本模型	说明
少读率（漏尾）	0.0385	0.0132	历次最低；ms 从 9.4% 清零
多读率（>1.4× 参考长度）	0.0011	0.0011	与基座持平，无跑飞
说话人相似度（对参考音频，WavLM X-vector）	0.9091	0.9121	略升；同人上限约 0.997、跨说话人约 0.514
平均时长	5.82 s	6.04 s	+3.8%，主要来自尾部静音
尾部静音	0.102 s	0.185 s	p90 0.28s、最长 0.46s，0/910 越过 0.5s 上限
有声占比	0.900	0.868	与尾静音变长同源
语速（字/秒）	12.91	12.22	主要被尾静音摊薄，非发音变慢
金属音检出率	0.0011	0.0055	该指标不可用，见下方说明

speaker_sim 用 WavLM X-vector（microsoft/wavlm-base-plus-sv，VoxCeleb 上训的说话人验证模型，512 维）的余弦。尺子自检：跨说话人 0.32-0.62（均值 0.514）、同人 0.995-0.998， 间隔 0.48，有足够区分力。（与 OmniVoice 生产用的 modelscope ERes2NetV2 刻度不可互换。）

⚠️ 金属音检出率这一行请忽略，该指标在本仓库的用法下不可用。 它的阈值移植自 OmniVoice 生产代码，但那是在 OmniVoice 后处理过的音频上标定的（上线前有 peak ceiling 0.94、level match、可选 noise gate），而这里分析的是裸模型输出。此前用 84 条对照人工盲听的结果是 4 误报 / 1 漏报 / 0 命中。 不要用它判断本模型是否引入金属音。

人工盲听

本版本（r8）未做母语盲听，验收结论全部来自上面的离线轨（182 case × 5 seed 的配对 A/B）。上一版（r2，同配方）在 84 对全评盲听下无语种退化、截断 2→0；本版离线指标全面不劣于 r2（漏尾率更低、ms 更好），但自然度与情绪表现仍建议使用方自行 A/B 盲听确认后再上生产。

已知问题（重要，请先读）

1.数字与货币类 case 方差极大，别用单 seed 结论。数字/金额短句在 base 与各轮微调上都可能整条翻转（同一条 case 在不同 seed 下 CER 可从 0.000 跳到 1.4+）。本版验收用 5 个 seed 配对缓解，但数字类仍是最不稳定的部分。
2.规避建议：VoxCPM2 的文本归一化只对 zh/en 生效，th/vi/id/ms 是原样透传，所以阿拉伯数字会直接进模型。主调方对 fil 已有 verbalize 数字的 TN； 把同样的处理扩到 th/vi/id/ms 会比换模型更有效。
3.没有改善、也不要期待改善的部分：
4.情绪表现力 / 去念稿感：本轮训练数据里没有任何已核实的真人表演或情感语料（见下面数据来源），所以不声称情绪表现力提升。
5.塑料音 / 金属音 / 娃娃音：这类音色伪影主要是 AudioVAE、CFG 与采样步数的产物，而本 LoRA 只作用于 LM 与 DiT 的 q/k/v/o（enable_proj=false，stop_proj / stop_head 全冻结），结构上修不到它们。线上对应的处理是降 CFG 到 1.2–1.6 并把步数提到 24–30 重试。
6.参考音频克隆能力：训练数据没有可靠的同说话人身份，ref_audio 覆盖率为 0% （低于官方建议的 30–50%）。按"缺少可靠身份不强凑"的原则没有伪造配对。实测说话人相似度 0.9091 → 0.9121（未下降），但对音色细节有要求的场景仍建议自行 A/B 盲听确认。
7.尾部静音变长：0.102s → 0.185s（p90 0.28s、最长 0.46s，0/910 越过 0.5s 上限），总时长 +3.8%。成因是训练数据里约三分之一是 YouTube 自发口语（比朗读多犹豫与停顿）。 OmniVoice 生产默认 trim_silence_vad=True 会裁掉首尾静音，所以线上基本无感；但若下游不做裁切，同一段台词会略长，需要卡 cue 时长的场景请注意。

训练数据与署名

全部为可商用、无 SA/NC/ND 限制的来源，因此本权重可对外分发。 含 CC-BY-SA 的数据一律未使用（例如 THAI-SER、Porjai），因为 SA 对模型权重是否构成 "改编物"没有判例，本项目按保守红线处理。

来源	语种	许可	署名 / 链接
FLEURS	th, tl(`fil_ph`), vi, id, ms(`ms_my`), zh(`cmn_hans_cn`), en(`en_us`)	CC-BY-4.0	Google FLEURS，Arora et al. 2022；文本取 `raw_transcription`（保留大小写与标点）
Gigaspeech 2	th, vi, id（`dev` 分片）	Apache-2.0	SpeechColab，Du et al. 2025
YODAS2-Sidon th	th	CC-BY-3.0	上游为 YouTube 语料的 YODAS2 + Sidon 降噪

CC-BY 要求署名，上表即为署名。音频经二次加工（16kHz 重采样、Silero VAD 裁首尾、 3–30s 过滤）后用于训练，加工不改变上游许可义务。

配比（按有效音频时长，不是条数）：

语种	时长	构成（权重份）
th	12.79 h	FLEURS 5 + YODAS2 3 + Gigaspeech2 9
vi	12.79 h	FLEURS 7 + Gigaspeech2 10
id	12.78 h	FLEURS 7 + Gigaspeech2 10
tl	12.78 h	FLEURS 17
ms	12.78 h	FLEURS 17
zh	7.52 h	FLEURS 10（防遗忘回放）
en	3.76 h	FLEURS 5（防遗忘 + Taglish/Manglish 英文词）
合计	75.20 h	32307 条训练 / 971 条验证，单条原始音频最多曝光 3 次

各语种请求占比与实际占比一致（th/tl/vi/id/ms 各 17%，zh 10%，en 5%）。

训练配置

LoRA r=64, alpha=64, dropout=0.05，enable_lm=true, enable_dit=true, enable_proj=false； learning_rate=1e-4，batch_size=2 × grad_accum=8 × 1 GPU = 等效 16， 1 epoch = 2020 步，warmup=202，weight_decay=0.01，max_grad_norm=1.0， max_batch_tokens=8192，sample_rate=16000 / out_sample_rate=48000。单卡 RTX 4090D 48GB。验证集 loss/total 0.8580（step 1750）→ 0.8436（step 2000）→ 0.9456（step 2019，末值）；交付的是 latest（step 2020）——历史三轮一致表明 val loss 与验收指标不相关，不按 val loss 选 checkpoint。

完整逐轮记录（含四次未通过的尝试与失败归因）见训练仓库的 docs/runs.md。

推理建议

与线上保持一致：cfg_value=1.8、inference_timesteps=20、normalize=False （基座文本归一化只对 zh/en 生效，非中文一律走英语规则，会破坏 th/vi/id/ms 的正字法）、 reference-only 模式、参考音频 4–5s 最佳。中文参考音频的音色贴合度高于英文（基座特性），跨语言克隆场景优先选中文 ref。