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Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI

一个基于VITS的简单易用的语音转换变声器框架

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使用了RVC的实时语音转换: w-okada/voice-changer

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

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。

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
  • 即便在相对较差的显卡上也能快速训练
  • 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)
  • 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)
  • 简单易用的网页界面
  • 可调用UVR5模型来快速分离人声和伴奏
  • 使用最先进的人声音高提取算法InterSpeech2023-RMVPE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

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:

# 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

可以使用 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
curl -sSL https://install.python-poetry.org | python3 -

# 通过poetry安装依赖
poetry install

你也可以通过 pip 来安装依赖:

N卡

pip install -r requirements.txt

A卡/I卡
pip install -r requirements-dml.txt


Mac 用户可以通过 run.sh 来安装依赖:

sh ./run.sh

其他预模型准备

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:

hubert_base.pt

./pretrained 

./uvr5_weights

想测试v2版本模型的话需要额外下载

./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

之后使用以下指令来启动WebUI:

python infer-web.py

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。

仓库内还有一份小白简易教程.doc以供参考。

参考项目

感谢所有贡献者作出的努力