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<h1>Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI</h1>
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VITSに基づく使いやすい音声変換（voice changer）framework<br><br>
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[](https://github.com/RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI)
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<img src="https://counter.seku.su/cmoe?name=rvc&theme=r34" /><br>
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[](https://colab.research.google.com/github/RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI/blob/main/Retrieval_based_Voice_Conversion_WebUI.ipynb)
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[](https://github.com/RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI/blob/main/LICENSE)
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[](https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/tree/main/)
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[](https://discord.gg/HcsmBBGyVk)
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</div>
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[**更新日誌**](https://github.com/RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI/blob/main/docs/Changelog_CN.md)
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[**English**](./README.en.md) | [**中文简体**](../README.md) | [**日本語**](./README.ja.md) | [**한국어**](./README.ko.md) ([**韓國語**](./README.ko.han.md))
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> デモ動画は[こちら](https://www.bilibili.com/video/BV1pm4y1z7Gm/)でご覧ください。
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> RVCによるリアルタイム音声変換: [w-okada/voice-changer](https://github.com/w-okada/voice-changer)
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> 著作権侵害を心配することなく使用できるように、基底モデルは約50時間の高品質なオープンソースデータセットで訓練されています。
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> 今後も、次々と使用許可のある高品質な歌声の資料集を追加し、基底モデルを訓練する予定です。
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## はじめに
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本リポジトリには下記の特徴があります。
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+ Top1検索を用いることで、生の特徴量を訓練用データセット特徴量に変換し、トーンリーケージを削減します。
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+ 比較的貧弱なGPUでも、高速かつ簡単に訓練できます。
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+ 少量のデータセットからでも、比較的良い結果を得ることができます。（10分以上のノイズの少ない音声を推奨します。）
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+ モデルを融合することで、音声を混ぜることができます。（ckpt processingタブの、ckpt mergeを使用します。）
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+ 使いやすいWebUI。
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+ UVR5 Modelも含んでいるため、人の声とBGMを素早く分離できます。
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## 環境構築
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Poetryで依存関係をインストールすることをお勧めします。
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下記のコマンドは、Python3.8以上の環境で実行する必要があります:
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```bash
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# PyTorch関連の依存関係をインストール。インストール済の場合は省略。
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# 参照先: https://pytorch.org/get-started/locally/
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pip install torch torchvision torchaudio
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#Windows＋ Nvidia Ampere Architecture(RTX30xx)の場合、 #21 に従い、pytorchに対応するcuda versionを指定する必要があります。
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#pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117
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# PyTorch関連の依存関係をインストール。インストール済の場合は省略。
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# 参照先: https://python-poetry.org/docs/#installation
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curl -sSL https://install.python-poetry.org | python3 -
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# Poetry経由で依存関係をインストール
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poetry install
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```
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pipでも依存関係のインストールが可能です:
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```bash
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pip install -r requirements.txt
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```
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## 基底modelsを準備
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RVCは推論/訓練のために、様々な事前訓練を行った基底モデルを必要とします。
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modelsは[Hugging Face space](https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/tree/main/)からダウンロードできます。
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以下は、RVCに必要な基底モデルやその他のファイルの一覧です。
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```bash
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hubert_base.pt
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./pretrained
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./uvr5_weights
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# ffmpegがすでにinstallされている場合は省略
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./ffmpeg
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```
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その後、下記のコマンドでWebUIを起動します。
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```bash
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python infer-web.py
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```
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Windowsをお使いの方は、直接`RVC-beta.7z`をダウンロード後に展開し、`go-web.bat`をクリックすることで、WebUIを起動することができます。(7zipが必要です。)
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また、リポジトリに[小白简易教程.doc](./小白简易教程.doc)がありますので、参考にしてください（中国語版のみ）。
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## 参考プロジェクト
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+ [ContentVec](https://github.com/auspicious3000/contentvec/)
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+ [VITS](https://github.com/jaywalnut310/vits)
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+ [HIFIGAN](https://github.com/jik876/hifi-gan)
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+ [Gradio](https://github.com/gradio-app/gradio)
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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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## 貢献者(contributor)の皆様の尽力に感謝します
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<a href="https://github.com/RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI/graphs/contributors" target="_blank">
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<img src="https://contrib.rocks/image?repo=RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI" />
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</a>
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