【初心者向け】NVIDIA GPUを使った効果的なAI学習法：具体的な設定と手順を解説

NVIDIA GPUを活用した学習処理ガイド

GPUの確認

学習処理にはNVIDIA製GPUのCUDAコアを使用します。AMD Radeon系やインテルARKなどは使用できません。自分の環境が対応していることを確認してください。

必要なソフトウェアのダウンロード

以下の4つのソフトウェアをダウンロードします。

1. RVC Beta 7Z – 学習に必要なソフトウェア
2. アミ太郎の声素材 – 学習用の音声ファイル
3. セブンジップ – RVC Betaを解凍するためのソフト
4. オーダーシティ – 音声データ作成用のソフト

音声データの準備

既存のWAVデータを使用します。アミ太郎さんの肉声ボイスをボイチェン用に変換します。ダウンロードしたRVC Betaと音声ファイルを解凍し、ローカルディスク直下に移動します。

ファイルの移動とセットアップ

解凍したファイルをCドライブ直下に移動し、RVC Betaを起動します。起動時に表示される画面で設定を行います。

学習の設定と実行

トレーニングタブでモデル名を入力し、サンプルレートを40kHzに設定します。音声データのパスを指定し、特徴を抽出して学習を開始します。エポック数は100から200が適当です。

学習完了とファイルの確認

学習が完了すると、「サクセス」表示が出ます。作成されたファイルはRVC Betaフォルダ内に保存されます。

応用編：音声ファイルの作成

オーダーシティを使用して音声ファイルを1から作成します。サンプルレート48kHz、モノラル、WAV形式で編集し、無音部分を削除します。編集したファイルを適切なフォルダに書き出し、RVC Betaで学習を行います。

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まとめ

この記事では、NVIDIA製GPUを使用した学習処理の準備から実行までの手順を解説しました。必要なソフトウェアのダウンロード、音声データの準備、学習設定、実行、応用編の音声ファイル作成までを網羅しています。詳細な手順を知りたい方は、ぜひ続きをご覧ください。