最先进人声音高提取算法RMVPE已支持,效果默秒全!
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@ -41,9 +41,10 @@
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+ 可以通过模型融合来改变音色(借助ckpt处理选项卡中的ckpt-merge)
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+ 简单易用的网页界面
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+ 可调用UVR5模型来快速分离人声和伴奏
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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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## 环境配置
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推荐使用poetry配置环境。
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可以使用poetry配置环境。
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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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```bash
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@ -80,14 +81,24 @@ hubert_base.pt
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./uvr5_weights
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想测试v2版本模型的话(v2版本模型将特征从 9层hubert+final_proj的256维输入 变更为 12层hubert的768维输入,并且增加了3个周期鉴别器),需要额外下载
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想测试v2版本模型的话,需要额外下载
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./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
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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
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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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```
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之后使用以下指令来启动WebUI:
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```bash
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@ -105,6 +116,8 @@ python infer-web.py
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+ [FFmpeg](https://github.com/FFmpeg/FFmpeg)
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+ [Ultimate Vocal Remover](https://github.com/Anjok07/ultimatevocalremovergui)
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+ [audio-slicer](https://github.com/openvpi/audio-slicer)
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+ [Vocal pitch extraction:RMVPE](https://github.com/Dream-High/RMVPE)
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+ The pretrained model is trained and tested by [yxlllc](https://github.com/yxlllc/RMVPE) and [RVC-Boss](https://github.com/RVC-Boss).
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## 感谢所有贡献者作出的努力
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<a href="https://github.com/RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI/graphs/contributors" target="_blank">
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