硪想找几首有关化学周期表的歌曲

Posted 2023-05-12

元素周期表之歌

There\'s Hydrogen and Helium
Then Lithium, Beryllium
Boron, Carbon everywhere
Nitrogen all through the air

With Oxygen so you can breathe
And Fluorine for your pretty teeth
Neon to light up the signs
Sodium for salty times

Magnesium, Aluminium, Silicon
Phosphorus, then Sulfur, Chlorine and Argon
Potassium, and Calcium so you\'ll grow strong
Scandium, Titanium, Vanadium and Chromium and Manganese

CHORUS
This is the Periodic Table
Noble gas is stable
Halogens and Alkali react agressively
Each period will see new outer shells
While electrons are added moving to the right

Iron is the 26th
Then Cobalt, Nickel coins you get
Copper, Zinc and Gallium
Germanium and Arsenic

Selenium and Bromine film
While Krypton helps light up your room
Rubidium and Strontium then Yttrium, Zirconium

Niobium, Molybdenum, Technetium
Ruthenium, Rhodium, Palladium
Silver-ware then Cadmium and Indium
Tin-cans, Antimony then Tellurium and Iodine and Xenon and then Caesium and...

Barium is 56 and this is where the table splits
Where Lanthanides have just begun
Lanthanum, Cerium and Praseodymium

Neodymium\'s next too
Promethium, then 62\'s
Samarium, Europium, Gadolinium and Terbium
Dysprosium, Holmium, Erbium, Thulium
Ytterbium, Lutetium

Hafnium, Tantalum, Tungsten then we\'re on to
Rhenium, Osmium and Iridium
Platinum, Gold to make you rich till you grow old
Mercury to tell you when it\'s really cold

Thallium and Lead then Bismuth for your tummy
Polonium, Astatine would not be yummy
Radon, Francium will last a little time
Radium then Actinides at 89

REPEAT CHORUS

Actinium, Thorium, Protactinium
Uranium, Neptunium, Plutonium
Americium, Curium, Berkelium
Californium, Einsteinium, Fermium
Mendelevium, Nobelium, Lawrencium
Rutherfordium, Dubnium, Seaborgium
Bohrium, Hassium then Meitnerium
Darmstadtium, Roentgenium, Copernicium

Nihonium, Flerovium
Moscovium, Livermorium
Tennessine, Oganesson
And then we\'re done!!

解释

首先是氢和氦，
然后是锂、铍，
硼、碳无处不在，
氮遍布于空气中。

有氧你就能呼吸，
氟效劳于你漂亮的牙齿，
氖点亮照牌，
不够咸就加点钠。

镁、铝、硅，
磷、硫、氯、氩。
钾和钙将使你强壮成长，
钪、钛、钒、铬、锰。

合唱部分
这是元素周期表，
稀有气体很稳定，
卤族元素和碱金属剧烈反应。
每个周期会增加一个电子层，
同时电子依次向右侧增加。

铁是26号，
然后是钴、镍币，
铜、锌和镓，
锗和砷。

硒和溴底片，
而氪帮助点亮你的房间，
铷、锶、钇、锆。

铌、钼、锝，
钌、铑、钯。
银器，然后镉和铟，
锡罐、锑，然后是碲、碘、氙、铯……

钡是56号，并且周期表在此处分裂，
此时镧系元素才刚刚开始。
镧、铈和镨。

钕接下来是钷，
然后62号的钐、铕、钆、铽，
镝、钬、铒、铥，
镱、镥。

铪、钽、钨，
铼、锇、铱。
铂、金使你富裕直到你成长到老，
汞告诉你什么时候真的很冷。

铊和铅，然后是治你肠胃的铋，
钋、砹不会好吃。
氡、钫只会持续一点点时间，
镭，然后是从89号开始的锕系元素。

重复合唱部分

锕、钍、镤，
铀、镎、钚，
镅、锔、锫，
锎、锿、镄，
钔、锘、铹，
鑪、 参考技术A

您好，我已经上传附件，

如手机看不到，请用电脑下载。

我用AI唱了几首歌，vits保姆级教程

大家好，我是 Jack。

因 ChatGPT、Stable Diffusion 让 AI 在文本、图像生成领域火出了圈。

但 AI 在生成方面的能力，可不仅如此，音频领域也出现了很多优秀的项目。

我用我本人的音频数据，训练了一个 AI 模型，生成了几段歌曲，效果已经在我最新一期的视频中展示了，感兴趣的可以看下：

https://www.bilibili.com/video/BV1x24y147yq

视频、教程制作不易，跪求三连支持，一个免费的赞也行～

勿用技术做恶

勿用技术做恶，必须放在第一个来说。

请勿用该技术从事诈骗等违法行为，请遵守《互联网信息服务深度合成管理规定》等法律法规。

本教程仅供交流学习使用，同时，本人也不提供任何人的训练好的音频模型。

准备工作

视频里所使用的技术是 so-vits-svc，是音频转音频，属于音色转换算法，支持正常的说话，也支持歌声的音色转换。

项目不提供任何人的音频训练模型，所以想要体验，必须先自己训练模型。

显卡建议使用 N 卡，且显存 8G 以上，我的显卡是 RTX 2060 S，训练自己的模型大概用了 14 个小时。

训练数据很关键，需要准备至少 1 个小时的音频，越多高质量的音频数据，效果越好。

比如我的本次训练，就是使用了我往期视频的音频数据，数据时长 1 个小时。

我家里的电脑是 Windows，所以本教程以 Windows 为例进行讲解。

我将项目所需要的代码、环境、工具，进行了打包，可以一键运行：

下载地址（网盘提取码：qi2p）：

https://pan.baidu.com/s/1Jm-p_DZ2IVcNkkOYVULerg?pwd=qi2p

当然，也可以直接用作者开源的代码直接部署：

https://github.com/StarStringStudio/so-vits-svc

本项目不支持文本转音频，如果需要文本转音频，可以移步看看这个：

https://github.com/jaywalnut310/vits

准备干声数据

训练数据、还有预测推理的数据，都必须是人物的干声。

也就是说，不能包括背景音、伴奏、合声等，所以无论是训练和预测，都需要对数据进行处理。

这里用到的工具是 UVR5，我提供的整合包里包含了这个工具。

在 Windows 下可以直接使用，打开软件，按照如下配置：

运行即可分离人声和伴奏：

然后再按照如下配置，去除合声：

有 Vocals_Vocals 后缀的音频就是处理后的，这个音频就可以用来训练。

不过因为音频太长，很容易爆显存，可以对音频文件进行切片，这个整合包里也提供了饮品切分工具 Audio Slicer，直接运行 slicer-gui.exe。

填写输入路径，填写输出路径，其它参数都默认即可，这样你就会得到切分好的音频段。

在项目的 so-vits-svc-4.0/dataset_raw 目录下创建一个文件夹，比如我的是 jackcui_processed，将处理好的数据放到里面：

这样数据的准备工作，手动配置的部分就完成了。

训练模型

数据预处理

接下来可以直接运行我提供的整合包里的脚本 1、数据预处理.bat。

这个脚本就是按照步骤，运行各个 py 脚本：

大约跑个几分钟，就能处理完成，处理完毕后，会在 datset/44k 下生成一个文件夹，里面的数据如下图所示：

模型训练

直接运行 2、训练.bat 即可开启训练。

如果你的显卡够好，可以增加 batch_size 提高训练速度，对应的配置文件在 configs/config.json 文件里。

这个训练时间很长，大概需要几个小时的时间。

推理预测

推理预测同理，新运行 3、训练聚类模型.bat 生成数据 pt 文件。几分钟即可跑完。

然后修改 app.py 里的这一行：

训练好的模型存放在了 logs/44k 目录下，这里改为你训练好的模型地址，以及对应的配置文件，最后是第三步生成的 pt 文件路径。

记住这里 app.py 必须改好，否则第四步会报错。

最后运行 4、推理预测.bat 文件。

程序会直接开启一个 webui，将开启的 url，直接复制到浏览器地址栏中打开即可。

就是一个简单的 Web 页面，里面的参数，可以直接使用默认的，放入一个音频，即可转换音色，很简单，这里就不展示了。

确认流程都跑通后，可以试着调整一些参数，个人影响太大，主要还是看训练数据，也就是用软件分离的干声质量。

最后

最后也再强调一下，请勿用技术做恶！

我的训练数据，只用了往期视频的音频文件，数据丰富度很差，都是叙事的语调，缺少高低音的歌唱数据。

所以效果上，高低起伏的变化少了，听起来就是，全是技巧，莫得感情。

但是如果用于普通对话的音色转换，绝对是够用了。

视频结尾也展示了一个惊艳一些的效果，歌手的数据就丰富很多了，所以效果更好。