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<h1>Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI</h1>
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一个基于VITS的简单易用的语音转换（变声器）框架<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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[**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://huggingface.co/spaces/Ricecake123/RVC-demo)
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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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> 使用了RVC的实时语音转换: [w-okada/voice-changer](https://github.com/w-okada/voice-changer)
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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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+ 即便在相对较差的显卡上也能快速训练
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+ 使用少量数据进行训练也能得到较好结果(推荐至少收集10分钟低底噪语音数据)
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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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+ A卡I卡加速支持
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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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```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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可以使用 poetry 来安装依赖：
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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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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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```
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Mac 用户可以通过 `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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## 其他预模型准备
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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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```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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```
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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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python infer-web.py
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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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仓库内还有一份`小白简易教程.doc`以供参考。
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## 参考项目
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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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+ [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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<img src="https://contrib.rocks/image?repo=RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI" />
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