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<h1>Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI</h1>
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Un framework simple et facile à utiliser pour la conversion vocale (modificateur de voix) basé sur VITS<br><br>
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[![madewithlove](https://img.shields.io/badge/made_with-%E2%9D%A4-red?style=for-the-badge&labelColor=orange
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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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[![Open In Colab](https://img.shields.io/badge/Colab-F9AB00?style=for-the-badge&logo=googlecolab&color=525252)](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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[![Licence](https://img.shields.io/badge/LICENSE-MIT-green.svg?style=for-the-badge)](https://github.com/RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI/blob/main/LICENSE)
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[![Huggingface](https://img.shields.io/badge/🤗%20-Spaces-yellow.svg?style=for-the-badge)](https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/tree/main/)
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[![Discord](https://img.shields.io/badge/RVC%20Developers-Discord-7289DA?style=for-the-badge&logo=discord&logoColor=white)](https://discord.gg/HcsmBBGyVk)
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[**Journal de mise à jour**](https://github.com/RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI/blob/main/docs/Changelog_CN.md) | [**FAQ**](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·Formation d'un chanteur AI pour 5 centimes**](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) | [**Enregistrement des expériences comparatives**](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) | [**Démonstration en ligne**](https://huggingface.co/spaces/Ricecake123/RVC-demo)
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[**English**](../en/README.en.md) | [ **中文简体**](../../README.md) | [**日本語**](../jp/README.ja.md) | [**한국어**](../kr/README.ko.md) ([**韓國語**](../kr/README.ko.han.md)) | [**Français**](../fr/README.fr.md) | [**Turc**](../tr/README.tr.md) | [**Português**](../pt/README.pt.md)
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Cliquez ici pour voir notre [vidéo de démonstration](https://www.bilibili.com/video/BV1pm4y1z7Gm/) !
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> Conversion vocale en temps réel avec RVC : [w-okada/voice-changer](https://github.com/w-okada/voice-changer)
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> Le modèle de base est formé avec près de 50 heures de données VCTK de haute qualité et open source. Aucun souci concernant les droits d'auteur, n'hésitez pas à l'utiliser.
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> Attendez-vous au modèle de base RVCv3 : plus de paramètres, plus de données, de meilleurs résultats, une vitesse d'inférence presque identique, et nécessite moins de données pour la formation.
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## Introduction
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Ce dépôt a les caractéristiques suivantes :
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+ Utilise le top1 pour remplacer les caractéristiques de la source d'entrée par les caractéristiques de l'ensemble d'entraînement pour éliminer les fuites de timbre vocal.
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+ Peut être formé rapidement même sur une carte graphique relativement moins performante.
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+ Obtient de bons résultats même avec peu de données pour la formation (il est recommandé de collecter au moins 10 minutes de données vocales avec un faible bruit de fond).
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+ Peut changer le timbre vocal en fusionnant des modèles (avec l'aide de l'onglet ckpt-merge).
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+ Interface web simple et facile à utiliser.
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+ Peut appeler le modèle UVR5 pour séparer rapidement la voix et l'accompagnement.
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+ Utilise l'algorithme de pitch vocal le plus avancé [InterSpeech2023-RMVPE](#projets-référencés) pour éliminer les problèmes de voix muette. Meilleurs résultats, plus rapide que crepe_full, et moins gourmand en ressources.
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+ Support d'accélération pour les cartes AMD et Intel.
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## Configuration de l'environnement
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Exécutez les commandes suivantes dans un environnement Python de version 3.8 ou supérieure.
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(Windows/Linux)
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Installez d'abord les dépendances principales via pip :
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```bash
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# Installez Pytorch et ses dépendances essentielles, sautez si déjà installé.
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# Voir : https://pytorch.org/get-started/locally/
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pip install torch torchvision torchaudio
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# Pour les utilisateurs de Windows avec une architecture Nvidia Ampere (RTX30xx), en se basant sur l'expérience #21, spécifiez la version CUDA correspondante pour Pytorch.
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pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117
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# Pour Linux + carte AMD, utilisez cette version de Pytorch:
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pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/rocm5.4.2
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```
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Vous pouvez utiliser poetry pour installer les dépendances :
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```bash
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# Installez l'outil de gestion des dépendances Poetry, sautez si déjà installé.
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# Voir : https://python-poetry.org/docs/#installation
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curl -sSL https://install.python-poetry.org | python3 -
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# Installez les dépendances avec poetry.
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poetry install
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```
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Ou vous pouvez utiliser pip pour installer les dépendances :
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```bash
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# Cartes Nvidia :
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pip install -r requirements.txt
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# Cartes AMD/Intel :
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pip install -r requirements-dml.txt
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# Cartes Intel avec IPEX
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pip install -r requirements-ipex.txt
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# Cartes AMD sur Linux (ROCm)
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pip install -r requirements-amd.txt
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```
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Les utilisateurs de Mac peuvent exécuter `run.sh` pour installer les dépendances :
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```bash
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sh ./run.sh
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```
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## Préparation d'autres modèles pré-entraînés
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RVC nécessite d'autres modèles pré-entraînés pour l'inférence et la formation.
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```bash
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#Télécharger tous les modèles depuis https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/tree/main/
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python tools/download_models.py
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```
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Ou vous pouvez télécharger ces modèles depuis notre [espace Hugging Face](https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/tree/main/).
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Voici une liste des modèles et autres fichiers requis par RVC :
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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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# Pour tester la version v2 du modèle, téléchargez également :
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./assets/pretrained_v2
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# Si vous utilisez Windows, vous pourriez avoir besoin de ces fichiers pour ffmpeg et ffprobe, sautez cette étape si vous avez déjà installé ffmpeg et ffprobe. Les utilisateurs d'ubuntu/debian peuvent installer ces deux bibliothèques avec apt install ffmpeg. Les utilisateurs de Mac peuvent les installer avec brew install ffmpeg (prérequis : avoir installé 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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# Si vous souhaitez utiliser le dernier algorithme RMVPE de pitch vocal, téléchargez les paramètres du modèle de pitch et placez-les dans le répertoire racine de RVC.
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https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/blob/main/rmvpe.pt
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# Les utilisateurs de cartes AMD/Intel nécessitant l'environnement DML doivent télécharger :
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https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/blob/main/rmvpe.onnx
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```
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Pour les utilisateurs d'Intel ARC avec IPEX, exécutez d'abord `source /opt/intel/oneapi/setvars.sh`.
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Ensuite, exécutez la commande suivante pour démarrer WebUI :
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```bash
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python infer-web.py
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```
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Si vous utilisez Windows ou macOS, vous pouvez télécharger et extraire `RVC-beta.7z`. Les utilisateurs de Windows peuvent exécuter `go-web.bat` pour démarrer WebUI, tandis que les utilisateurs de macOS peuvent exécuter `sh ./run.sh`.
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## Compatibilité ROCm pour les cartes AMD (seulement Linux)
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Installez tous les pilotes décrits [ici](https://rocm.docs.amd.com/en/latest/deploy/linux/os-native/install.html).
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Sur Arch utilisez pacman pour installer le pilote:
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````
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pacman -S rocm-hip-sdk rocm-opencl-sdk
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````
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Vous devrez peut-être créer ces variables d'environnement (par exemple avec RX6700XT):
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````
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export ROCM_PATH=/opt/rocm
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export HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION=10.3.0
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````
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Assurez-vous que votre utilisateur est dans les groupes `render` et `video`:
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````
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sudo usermod -aG render $USERNAME
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sudo usermod -aG video $USERNAME
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````
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Enfin vous pouvez exécuter WebUI:
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```bash
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python infer-web.py
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```
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## Crédits
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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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+ [Extraction de la hauteur vocale : RMVPE](https://github.com/Dream-High/RMVPE)
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+ Le modèle pré-entraîné a été formé et testé par [yxlllc](https://github.com/yxlllc/RMVPE) et [RVC-Boss](https://github.com/RVC-Boss).
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## Remerciements à tous les contributeurs pour leurs efforts
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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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