sync (#1663)
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cd051e345b
commit
0de6505324
164
README.md
164
README.md
@ -16,13 +16,13 @@
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[**更新日志**](https://github.com/RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI/blob/main/docs/Changelog_CN.md) | [**常见问题解答**](https://github.com/RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI/wiki/%E5%B8%B8%E8%A7%81%E9%97%AE%E9%A2%98%E8%A7%A3%E7%AD%94) | [**AutoDL·5毛钱训练AI歌手**](https://github.com/RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI/wiki/Autodl%E8%AE%AD%E7%BB%83RVC%C2%B7AI%E6%AD%8C%E6%89%8B%E6%95%99%E7%A8%8B) | [**对照实验记录**](https://github.com/RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI/wiki/Autodl%E8%AE%AD%E7%BB%83RVC%C2%B7AI%E6%AD%8C%E6%89%8B%E6%95%99%E7%A8%8B](https://github.com/RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI/wiki/%E5%AF%B9%E7%85%A7%E5%AE%9E%E9%AA%8C%C2%B7%E5%AE%9E%E9%AA%8C%E8%AE%B0%E5%BD%95)) | [**在线演示**](https://modelscope.cn/studios/FlowerCry/RVCv2demo)
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</div>
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[**English**](./docs/en/README.en.md) | [**中文简体**](./README.md) | [**日本語**](./docs/jp/README.ja.md) | [**한국어**](./docs/kr/README.ko.md) ([**韓國語**](./docs/kr/README.ko.han.md)) | [**Français**](./docs/fr/README.fr.md)| [**Türkçe**](./docs/tr/README.tr.md)
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点此查看我们的[演示视频](https://www.bilibili.com/video/BV1pm4y1z7Gm/) !
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</div>
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> 底模使用接近50小时的开源高质量VCTK训练集训练，无版权方面的顾虑，请大家放心使用
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> 请期待RVCv3的底模，参数更大，数据更大，效果更好，基本持平的推理速度，需要训练数据量更少。
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<table>
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<tr>
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@ -43,10 +43,6 @@
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</tr>
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</table>
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> 底模使用接近50小时的开源高质量VCTK训练集训练，无版权方面的顾虑，请大家放心使用
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> 请期待RVCv3的底模，参数更大，数据更大，效果更好，基本持平的推理速度，需要训练数据量更少。
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## 简介
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本仓库具有以下特点
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+ 使用top1检索替换输入源特征为训练集特征来杜绝音色泄漏
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@ -58,47 +54,52 @@
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+ 使用最先进的[人声音高提取算法InterSpeech2023-RMVPE](#参考项目)根绝哑音问题。效果最好（显著地）但比crepe_full更快、资源占用更小
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+ A卡I卡加速支持
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点此查看我们的[演示视频](https://www.bilibili.com/video/BV1pm4y1z7Gm/) !
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## 环境配置
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以下指令需在 Python 版本大于3.8的环境中执行。
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(Windows/Linux)
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首先通过 pip 安装主要依赖:
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### Windows/Linux/MacOS等平台通用方法
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下列方法任选其一。
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#### 1. 通过 pip 安装依赖
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1. 安装Pytorch及其核心依赖，若已安装则跳过。参考自: https://pytorch.org/get-started/locally/
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```bash
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# 安装Pytorch及其核心依赖，若已安装则跳过
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# 参考自: https://pytorch.org/get-started/locally/
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pip install torch torchvision torchaudio
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#如果是win系统+Nvidia Ampere架构(RTX30xx)，根据 #21 的经验，需要指定pytorch对应的cuda版本
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#pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117
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```
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2. 如果是 win 系统 + Nvidia Ampere 架构(RTX30xx)，根据 #21 的经验，需要指定 pytorch 对应的 cuda 版本
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```bash
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pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117
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```
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3. 根据自己的显卡安装对应依赖
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- N卡
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```bash
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pip install -r requirements.txt
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```
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- A卡/I卡
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```bash
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pip install -r requirements-dml.txt
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```
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- A卡ROCM(Linux)
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```bash
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pip install -r requirements-amd.txt
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```
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- I卡IPEX(Linux)
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```bash
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pip install -r requirements-ipex.txt
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```
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可以使用 poetry 来安装依赖：
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#### 2. 通过 poetry 来安装依赖
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安装 Poetry 依赖管理工具，若已安装则跳过。参考自: https://python-poetry.org/docs/#installation
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```bash
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# 安装 Poetry 依赖管理工具, 若已安装则跳过
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# 参考自: https://python-poetry.org/docs/#installation
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curl -sSL https://install.python-poetry.org | python3 -
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# 通过poetry安装依赖
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```
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通过poetry安装依赖
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```bash
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poetry install
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```
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你也可以通过 pip 来安装依赖：
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```bash
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N卡：
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pip install -r requirements.txt
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A卡/I卡：
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pip install -r requirements-dml.txt
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A卡Rocm（Linux）：
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pip install -r requirements-amd.txt
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I卡IPEX（Linux）：
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pip install -r requirements-ipex.txt
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```
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Mac 用户可以通过 `run.sh` 来安装依赖：
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### MacOS
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可以通过 `run.sh` 来安装依赖
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```bash
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sh ./run.sh
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```
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@ -108,46 +109,48 @@ RVC需要其他一些预模型来推理和训练。
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你可以从我们的[Hugging Face space](https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/tree/main/)下载到这些模型。
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以下是一份清单，包括了所有RVC所需的预模型和其他文件的名称:
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### 1. 下载 assets
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以下是一份清单，包括了所有RVC所需的预模型和其他文件的名称。你可以在`tools`文件夹找到下载它们的脚本。
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- ./assets/hubert/hubert_base.pt
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- ./assets/pretrained
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- ./assets/uvr5_weights
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想使用v2版本模型的话，需要额外下载
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- ./assets/pretrained_v2
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### 2. 安装 ffmpeg
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若ffmpeg和ffprobe已安装则跳过。
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#### Ubuntu/Debian 用户
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```bash
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./assets/hubert/hubert_base.pt
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./assets/pretrained
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./assets/uvr5_weights
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||||
想测试v2版本模型的话，需要额外下载
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./assets/pretrained_v2
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如果你正在使用Windows，则你可能需要这个文件，若ffmpeg和ffprobe已安装则跳过; ubuntu/debian 用户可以通过apt install ffmpeg来安装这2个库, Mac 用户则可以通过brew install ffmpeg来安装 (需要预先安装brew)
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./ffmpeg
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https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/blob/main/ffmpeg.exe
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./ffprobe
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https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/blob/main/ffprobe.exe
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如果你想使用最新的RMVPE人声音高提取算法，则你需要下载音高提取模型参数并放置于RVC根目录
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https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/blob/main/rmvpe.pt
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A卡I卡用户需要的dml环境要请下载
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https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/blob/main/rmvpe.onnx
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sudo apt install ffmpeg
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```
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之后使用以下指令来启动WebUI:
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#### MacOS 用户
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```bash
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python infer-web.py
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brew install ffmpeg
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```
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如果你正在使用Windows 或 macOS，你可以直接下载并解压`RVC-beta.7z`，前者可以运行`go-web.bat`以启动WebUI，后者则运行命令`sh ./run.sh`以启动WebUI。
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#### Windwos 用户
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下载后放置在根目录。
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- 下载[ffmpeg.exe](https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/blob/main/ffmpeg.exe)
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对于需要使用IPEX技术的I卡用户，请先在终端执行`source /opt/intel/oneapi/setvars.sh`（仅Linux）。
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- 下载[ffprobe.exe](https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/blob/main/ffprobe.exe)
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### 3. 下载 rmvpe 人声音高提取算法所需文件
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如果你想使用最新的RMVPE人声音高提取算法，则你需要下载音高提取模型参数并放置于RVC根目录。
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- 下载[rmvpe.pt](https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/blob/main/rmvpe.pt)
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#### 下载 rmvpe 的 dml 环境(可选, A卡/I卡用户)
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- 下载[rmvpe.onnx](https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/blob/main/rmvpe.onnx)
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### 4. AMD显卡Rocm(可选, 仅Linux)
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## AMD显卡Rocm相关（仅Linux）
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如果你想基于AMD的Rocm技术在Linux系统上运行RVC，请先在[这里](https://rocm.docs.amd.com/en/latest/deploy/linux/os-native/install.html)安装所需的驱动。
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若你使用的是Arch Linux，可以使用pacman来安装所需驱动：
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@ -164,10 +167,25 @@ export HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION=10.3.0
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sudo usermod -aG render $USERNAME
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sudo usermod -aG video $USERNAME
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````
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之后运行WebUI：
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## 开始使用
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### 直接启动
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使用以下指令来启动 WebUI
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```bash
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python infer-web.py
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```
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### 使用整合包
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下载并解压`RVC-beta.7z`
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#### Windows 用户
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双击`go-web.bat`
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#### MacOS 用户
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```bash
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sh ./run.sh
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```
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||||
### 对于需要使用IPEX技术的I卡用户(仅Linux)
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```bash
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source /opt/intel/oneapi/setvars.sh
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```
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## 参考项目
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||||
+ [ContentVec](https://github.com/auspicious3000/contentvec/)
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BIN
docs/小白简易教程.doc
BIN
docs/小白简易教程.doc
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