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

A卡Rocm（Linux）：
  pip install -r requirements-amd.txt

I卡IPEX（Linux）：
  pip install -r requirements-ipex.txt

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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:

./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

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。

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）。

仓库内还有一份小白简易教程.doc以供参考。

AMD显卡Rocm相关（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：

pacman -S rocm-hip-sdk rocm-opencl-sdk

对于某些型号的显卡，你可能需要额外配置如下的环境变量（如：RX6700XT）：

export ROCM_PATH=/opt/rocm
export HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION=10.3.0

同时确保你的当前用户处于render与video用户组内：

sudo usermod -aG render $USERNAME
sudo usermod -aG video $USERNAME

之后运行WebUI：

python infer-web.py

参考项目

• ContentVec
• VITS
• HIFIGAN
• Gradio
• FFmpeg
• Ultimate Vocal Remover
• audio-slicer
• Vocal pitch extraction:RMVPE
  • The pretrained model is trained and tested by yxlllc and RVC-Boss.

感谢所有贡献者作出的努力