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so-vits-svc F0 预测器三方对比：Crepe、RMVPE、FCPE 完整测评指南

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so-vits-svc 内置 Crepe、RMVPE、FCPE 三种 F0 预测器，本文对比三者的算法特点、实测准确率与延迟表现，并给出语音转换场景下的选型建议。

一句话结论与 F0 预测器选型速览

综合本次 100 小时语音的实测，FCPE 在三方对比中综合表现领先：准确率 96% 且计算效率最高；RMVPE 质量接近、体积更小；Crepe 适合显存紧张时的兜底方案。如果你不确定选哪个，直接用 FCPE。

一分钟看懂三个候选者的定位

• Crepe：基于 CNN 的基频提取方案（基频就是人声音调的高低），按滑动窗口逐帧分析频谱，并用 Viterbi 解码让相邻帧的音高变化更平滑。支持 full / tiny 两种模型规格，是三者中唯一能灵活压缩体积的。
• RMVPE：U-Net 结构提取特征、GRU 建模时间序列，对噪声鲁棒性较强；输出会做"去零 + 线性插值"后处理，音高曲线更连续。
• FCPE：新一代全卷积方案，引入注意力机制（可理解为网络自动聚焦关键音频区域），端到端输出，推理开销最低。

三方关键规格对比

实测性能数据：测试条件与多维得分

测试配置

• 硬件：Intel i7-12700K + NVIDIA RTX 3090
• 软件：Python 3.8 + PyTorch 1.12.1
• 测试集：LibriSpeech 约 100 小时 16kHz 语音
• 指标：基频预测准确率、RMSE、实时率（RTF）

客观多维得分（满分 100）

主观盲听体验（10 名听众参与）

三类典型声学场景下的结论：

工程视角：如何接入、占多少资源

三种预测器都继承自F0Predictor基类，实现位于modules/F0Predictor/目录；utils.py 里的get_f0_predictor()工厂函数按配置一键切换：

f0_predictor_object = get_f0_predictor( "fcpe", hop_length=512, sampling_rate=44100, device=device, threshold=0.05 )

初始化参数上，三方默认值一致（hop_length=512、f0_min=50、f0_max=1100、threshold=0.05），差异在于：

CrepeF0Predictor(..., model="full") # 可换 "tiny" 压缩显存 RMVPEF0Predictor(..., dtype=torch.float32) FCPEF0Predictor(..., dtype=torch.float32)

几点工程取舍：

• 资源占用：显存按 Crepe(full) > RMVPE > FCPE > Crepe(tiny) 排列；CPU 推理同样可用，但 Crepe 延迟最明显。
• 后处理：RMVPE 与 FCPE 共用"去零 + 线性插值"逻辑，输出曲线平滑；Crepe 依赖 Viterbi 解码保证连续性。
• 扩展入口：要接自研算法，仿照 RMVPEF0Predictor.py 实现compute_f0/compute_f0_uv两个方法即可。

场景化选型指南：什么情况下选哪个

• 🔹 显存或设备吃紧：选 Crepe，必要时切 tiny 规格（约 3MB）兜底。
• 🔹 追求转换质量、做训练或正式推理：选 FCPE，本次 100 小时测试中准确率最高。
• 🔹 显存有限但质量不能妥协：选 RMVPE，约 40MB 体积、质量与 FCPE 接近。
• 🔹 实时、低延迟交互：优先 FCPE，其次 RMVPE，Crepe 不建议。

进阶提示与源码入口

全部预测器源码集中在 modules/F0Predictor/ 目录；换数据集后可通过 train.py 重新训练 vocoder 部分，进一步提升特定音色下的转换效果。阈值参数threshold控制静音判定灵敏度，遇到误判可微调再试。

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