[](https://colab.research.google.com/github/RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI/blob/main/Retrieval_based_Voice_Conversion_WebUI.ipynb)
> Ön eğitim modeli için neredeyse 50 saatlik yüksek kaliteli VCTK açık kaynaklı veri kümesi kullanılmıştır.
> Lisanslı yüksek kaliteli şarkı veri kümesi, telif hakkı ihlali endişesi olmadan kullanımınız için sırayla eklenecektir.
## Özet
Bu depo aşağıdaki özelliklere sahiptir:
+ Top1 geri alım kullanarak kaynak özelliğini eğitim seti özelliğiyle değiştirerek ses tonu sızmasını azaltma;
+ Kolay ve hızlı eğitim, hatta göreceli olarak zayıf grafik kartlarında bile;
+ Az miktarda veri ile bile (en az 10 dakika düşük gürültülü konuşma tavsiye edilir) oldukça iyi sonuçlar elde etme;
+ Timbrları değiştirmek için model birleştirmeyi destekleme (ckpt işleme sekmesinde ckpt birleştirme kullanma);
+ Kolay kullanımlı Webui arayüzü;
+ UVR5 modelini kullanarak hızlı bir şekilde vokalleri ve enstrümanları ayırma.
+ En güçlü Yüksek Tiz Ses Ayıklama Algoritması [InterSpeech2023-RMVPE](#Teşekkürler) sessiz ses sorununu önlemek için kullanılması. En iyi sonuçları (önemli ölçüde) sağlar ve Crepe_full'dan daha düşük kaynak tüketimiyle daha hızlıdır.
## Ortamı Hazırlama
Aşağıdaki komutlar Python sürümü 3.8 veya daha yüksek olan ortamda çalıştırılmalıdır.
(Windows/Linux)
Önce pip aracılığıyla ana bağımlılıkları yükleyin:
```bash
# PyTorch ile ilgili temel bağımlılıkları yükleyin, kuruluysa atlayın
#Windows + Nvidia Ampere Mimarisi(RTX30xx) için, deneyime göre https://github.com/RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI/issues/21 adresindeki cuda sürümüne göre pytorch'a karşılık gelen cuda sürümünü belirtmeniz gerekebilir
Mac kullanıcıları bağımlılıkları`run.sh` üzerinden yükleyebilir:
```bash
sh ./run.sh
```
## Diğer Ön-Modellerin Hazırlanması
RVC'n
in çıkarım ve eğitim için diğer ön-modellere ihtiyacı vardır.
Onları [Huggingface alanımızdan](https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/tree/main/) indirmeniz gerekmektedir.
İşte RVC'nin ihtiyaç duyduğu Diğer Ön-Modellerin ve diğer dosyaların listesi:
```bash
hubert_base.pt
./pretrained
./uvr5_weights
V2 sürümü modelini test etmek istiyorsanız (v2 sürümü modeli girişi 256 boyutlu 9 katmanlı Hubert+final_proj'dan 768 boyutlu 12 katmanlı Hubert'ın özelliğine ve 3 dönem ayrımına değiştirilmiştir), ek özellikleri indirmeniz gerekecektir.
./pretrained_v2
#Eğer Windows kullanıyorsanız, FFmpeg yüklü değilse bu dictionariyaya da ihtiyacınız olabilir, FFmpeg yüklüyse atlayın
ffmpeg.exe
```
Daha sonra bu komutu kullanarak Webui'yi başlatabilirsiniz:
```bash
python infer-web.py
```
Windows veya macOS kullanıyorsanız, RVC-beta.7z'yi indirip çıkarabilir ve Webui'yi başlatmak için windows'ta `go-web.bat` veya macOS'te `sh ./run.sh` kullanarak RVC'yi doğrudan kullanabilirsiniz.
Ayrıca, RVC hakkında bir rehber de bulunmaktadır ve ihtiyacınız varsa buna göz atabilirsiniz.
