From b9fbce73a9b26f7e5b0a1478bf94e83915c29dd8 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: =?UTF-8?q?=E6=BA=90=E6=96=87=E9=9B=A8?=
<41315874+fumiama@users.noreply.github.com>
Date: Fri, 29 Dec 2023 01:23:16 +0900
Subject: [PATCH] =?UTF-8?q?=E5=A4=A7=E5=B9=85=E4=BC=98=E5=8C=96README?=
MIME-Version: 1.0
Content-Type: text/plain; charset=UTF-8
Content-Transfer-Encoding: 8bit
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README.md | 165 ++++++++++++++++++++++++++++++------------------------
1 file changed, 91 insertions(+), 74 deletions(-)
diff --git a/README.md b/README.md
index 9ab6c2f..331edfd 100644
--- a/README.md
+++ b/README.md
@@ -16,13 +16,13 @@
[**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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[**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)
-点此查看我们的[演示视频](https://www.bilibili.com/video/BV1pm4y1z7Gm/) !
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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。
-> 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
本仓库具有以下特点
+ 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
@@ -58,47 +54,52 @@
+ 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
+ A卡I卡加速支持
+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
以下指令需在 Python 版本大于3.8的环境中执行。
-(Windows/Linux)
-首先通过 pip 安装主要依赖:
+### Windows/Linux/MacOS等平台通用方法
+下列方法任选其一。
+#### 1. 通过 pip 安装依赖
+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/
```bash
-# 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/
pip install torch torchvision torchaudio
-
-#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
-#pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117
+```
+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
+```bash
+pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117
+```
+3. 根据自己的显卡安装对应依赖
+- N卡
+```bash
+pip install -r requirements.txt
+```
+- A卡/I卡
+```bash
+pip install -r requirements-dml.txt
+```
+- A卡ROCM(Linux)
+```bash
+pip install -r requirements-amd.txt
+```
+- I卡IPEX(Linux)
+```bash
+pip install -r requirements-ipex.txt
```
-可以使用 poetry 来安装依赖:
+#### 2. 通过 poetry 来安装依赖
+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
```bash
-# 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
curl -sSL https://install.python-poetry.org | python3 -
-
-# 通过poetry安装依赖
+```
+通过poetry安装依赖
+```bash
poetry install
```
-你也可以通过 pip 来安装依赖:
-```bash
-N卡:
- pip install -r requirements.txt
-
-A卡/I卡:
- pip install -r requirements-dml.txt
-
-A卡Rocm(Linux):
- pip install -r requirements-amd.txt
-
-I卡IPEX(Linux):
- pip install -r requirements-ipex.txt
-```
-
-------
-Mac 用户可以通过 `run.sh` 来安装依赖:
+### MacOS
+可以通过 `run.sh` 来安装依赖
```bash
sh ./run.sh
```
@@ -108,48 +109,47 @@ RVC需要其他一些预模型来推理和训练。
你可以从我们的[Hugging Face space](https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/tree/main/)下载到这些模型。
-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:
+### 1. 下载 assets
+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。
+
+- ./assets/hubert/hubert_base.pt
+
+- ./assets/pretrained
+
+- ./assets/uvr5_weights
+
+想使用v2版本模型的话,需要额外下载
+
+- ./assets/pretrained_v2
+
+### 2. 安装 ffmpeg
+若ffmpeg和ffprobe已安装则跳过。
+
+#### Ubuntu/Debian 用户
```bash
-./assets/hubert/hubert_base.pt
-
-./assets/pretrained
-
-./assets/uvr5_weights
-
-想测试v2版本模型的话,需要额外下载
-
-./assets/pretrained_v2
-
-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)
-
-./ffmpeg
-
-https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/blob/main/ffmpeg.exe
-
-./ffprobe
-
-https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/blob/main/ffprobe.exe
-
-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
-
-https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/blob/main/rmvpe.pt
-
- A卡I卡用户需要的dml环境要请下载
-
- https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/blob/main/rmvpe.onnx
-
+sudo apt install ffmpeg
```
-之后使用以下指令来启动WebUI:
+#### MacOS 用户
```bash
-python infer-web.py
+brew install ffmpeg
```
-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。
+#### Windwos 用户
+下载后放置在根目录。
+- 下载[ffmpeg.exe](https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/blob/main/ffmpeg.exe)
-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)。
+- 下载[ffprobe.exe](https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/blob/main/ffprobe.exe)
-仓库内还有一份`小白简易教程.doc`以供参考。
+### 3. 下载 rmvpe 人声音高提取算法所需文件
-## AMD显卡Rocm相关(仅Linux)
+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。
+
+- 下载[rmvpe.pt](https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/blob/main/rmvpe.pt)
+
+#### 下载 rmvpe 的 dml 环境(可选, A卡/I卡用户)
+
+- 下载[rmvpe.onnx](https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/blob/main/rmvpe.onnx)
+
+## 4. AMD显卡Rocm(可选, 仅Linux)
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。
若你使用的是Arch Linux,可以使用pacman来安装所需驱动:
@@ -166,10 +166,27 @@ export HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION=10.3.0
sudo usermod -aG render $USERNAME
sudo usermod -aG video $USERNAME
````
-之后运行WebUI:
+
+## 开始使用
+### 直接启动
+使用以下指令来启动 WebUI
```bash
python infer-web.py
```
+### 使用整合包
+下载并解压`RVC-beta.7z`
+#### Windows 用户
+双击`go-web.bat`
+#### MacOS 用户
+```bash
+sh ./run.sh
+```
+### 对于需要使用IPEX技术的I卡用户(仅Linux)
+```bash
+source /opt/intel/oneapi/setvars.sh
+```
+
+仓库内还有一份[小白简易教程.doc](/docs/小白简易教程.doc)以供参考。
## 参考项目
+ [ContentVec](https://github.com/auspicious3000/contentvec/)