模型介绍
中文整理Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI
一个基于VITS的简单易用的变声框架
[](https://github.com/RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI)
[](https://colab.research.google.com/github/RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI/blob/main/Retrieval based Voice Conversion WebUI.ipynb)
[](https://github.com/RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI/blob/main/LICENSE)
[](https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/tree/main/)
[](https://discord.gg/HcsmBBGyVk)
更新日志** **常见问题解答** **AutoDL·5毛钱训练AI歌手** **对照实验记录**) **在线演示**
English** **中文简体** **日本語** **한국어** (**韓國語**) **Français** **Türkçe** **Português**
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。
训练推理界面
实时变声界面
go-web.bat
go-realtime-gui.bat
可以自由选择想要执行的操作。
我们已经实现端到端170ms延迟。如使用ASIO输入输出设备，已能实现端到端90ms延迟，但非常依赖硬件驱动支持。
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
点此查看我们的演示视频 !
环境配置
以下指令需在 Python 版本大于3.8的环境中执行。
ModelScope使用方法
Notebook快速开发启动后，把项目根目录下的rvc.ipynb文件上传到notebook开发界面目录下，然后点开文件，一键运行就是了（notebook实例环境需要有GPU才可正常运行）
Windows/Linux/MacOS等平台通用方法
下列方法任选其一。
- 通过 pip 安装依赖
- 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/
- 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
- 根据自己的显卡安装对应依赖
N卡
A卡/I卡
A卡ROCM(Linux)
I卡IPEX(Linux)
- 通过 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
通过 Poetry 安装依赖时，python 建议使用 3.7-3.10 版本，其余版本在安装 llvmlite==0.39.0 时会出现冲突
MacOS
可以通过 run.sh 来安装依赖
安装 ffmpeg
Ubuntu/Debian 用户
MacOS 用户
Windows 用户
下载后放置在根目录。
下载ffmpeg.exe
下载ffprobe.exe
开始使用
直接启动
使用以下指令来启动 WebUI
若先前使用 Poetry 安装依赖，则可以通过以下方式启动WebUI
使用整合包
下载并解压 RVC-beta.7z
Windows 用户
双击 go-web.bat
MacOS 用户
对于需要使用IPEX技术的I卡用户(仅Linux)
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
优先采用原作者提供的中文模型卡片；仅有英文说明时由闲社AI翻译整理。重要参数、许可证和商用范围请以原文为准。
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