Step 1. 학습 에셋 수집
여기서 Mount Drive 부터 Zip and Copy to Drive까지 실행하면 구글드라이브에 assets라는 폴더가 생기고 그 안에 KiwKiw.zip이라는 파일이 생김
그거 확인 했으면 다음으로 넘어가면 됨
Step 2. 데이터셋 저장
구글드라이브에 학습용 데이터셋을 업로드 하는데
압축파일로 업로드하면 안 되고 음성파일을 직접 업로드 해야 함
예를 들면 구글드라이브루트/dataset/abcdef/ 라는 폴더를 새로 만들어서 그 안에 음성파일을 다 때려넣으면 됨
Step 3. 학습
https://colab.research.google.com/github/ardha27/AI-Song-Cover-RVC/blob/main/TrainingV2_NoUI.ipynb
여기 들어가서 Mount Drive -> Unzip File from Drive 실행하면 필요한거 알아서 다 설치 함
Step 1에서 만들었던 KiwKiw.zip이 구글드라이브루트/assets/ 폴더 안에 들어가있어야 함
시간이 좀 걸리니까 그 동안 Create Model Folder 아래의 각 항목을 작성한다
대부분 설명 필요 없을테고
데이터셋 경로만 제대로 입력하면 됨
그리고나서 하던대로 Process Data, Feature Extraction, Train Feature Index 실행하고
Train 실행해서 학습 시작
학습 끝나고 Copy Training Result to Drive 실행하면
구글드라이브에 Model이라는 폴더 생기고 거기에 학습한 모델이랑 인덱스 파일이 들어가 있을 것
★필독★ AI 음성 채널 기본 통합 공지 (23-06-12) 
NameError Traceback (most recent call last) <ipython-input-6-8adf2c886b74> in train_index(exp_dir1, version19) 32 big_npy = ( ---> 33 MiniBatchKMeans( 34 n_clusters=10000, NameError: name 'MiniBatchKMeans' is not defined During handling of the above exception, another exception occurred: NameError Traceback (most recent call last) 1 frames <ipython-input-6-8adf2c886b74> in train_index(exp_dir1, version19) 42 ) 43 except: ---> 44 info = traceback.format_exc() 45 logger.info(info) 46 infos.append(info) NameError: name 'traceback' is not defined 이렇게 뜨면 데이터셋이 긴거임?