/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI

Voice data <= 10 mins can also be used to train a good VC model!

Primary LanguagePythonMIT LicenseMIT

Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI

一个基于VITS的简单易用的变声框架

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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。

Windows/Linux/MacOS等平台通用方法

下列方法任选其一。

1. 通过 pip 安装依赖

  1. 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
  1. 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
  1. 根据自己的显卡安装对应依赖
  • 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

2. 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

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

通过poetry安装依赖

poetry install

MacOS

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。

1. 下载 assets

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。你可以在tools文件夹找到下载它们的脚本。

  • ./assets/hubert/hubert_base.pt

  • ./assets/pretrained

  • ./assets/uvr5_weights

想使用v2版本模型的话，需要额外下载

  • ./assets/pretrained_v2

2. 安装 ffmpeg

若ffmpeg和ffprobe已安装则跳过。

Ubuntu/Debian 用户

sudo apt install ffmpeg

MacOS 用户

brew install ffmpeg

Windwos 用户

下载后放置在根目录。

3. 下载 rmvpe 人声音高提取算法所需文件

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。

下载 rmvpe 的 dml 环境(可选, A卡/I卡用户)

4. AMD显卡Rocm(可选, 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

开始使用

直接启动

使用以下指令来启动 WebUI

python infer-web.py

使用整合包

下载并解压RVC-beta.7z

Windows 用户

双击go-web.bat

MacOS 用户

sh ./run.sh

对于需要使用IPEX技术的I卡用户(仅Linux)

source /opt/intel/oneapi/setvars.sh

参考项目

感谢所有贡献者作出的努力