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Use less than 10 minutes vocal to fast train an any2one voice conversion model!

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c7yb2ru/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI

 
 

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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

madewithlove


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点此查看我们的演示视频 !

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

后续会陆续加入高质量有授权歌声训练集训练底模

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

环境配置

推荐使用poetry配置环境。

以下指令需在Python版本大于3.8的环境中执行:

# 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

# 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:

注意: MacOSfaiss 1.7.2版本会导致抛出段错误,在手动安装时请使用命令pip install faiss-cpu==1.7.0指定使用1.7.0版本

pip install -r requirements.txt

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

#如果你正在使用Windows,则你可能需要这个文件,若ffmpeg已安装则跳过
./ffmpeg

之后使用以下指令来启动WebUI:

python infer-web.py

如果你正在使用Windows,你可以直接下载并解压RVC-beta.7z,运行go-web.bat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

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  • Python 94.3%
  • Jupyter Notebook 3.7%
  • Batchfile 2.0%