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Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI

簡單하고 使用하기 쉬운 音色變換/變聲器 프레임워크.

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更新日誌

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示範映像을 確認해 보세요!

RVC를活用한實時間音聲變換: w-okada/voice-changer

基本모델은 50時間假量의 高品質 오픈 소스 VCTK 데이터셋을 使用하였으므로, 著作權上의 念慮가 없으니 安心하고 使用하시기 바랍니다.

著作權問題가 없는 高品質의 노래를 以後에도 繼續해서 訓練할 豫定입니다.

紹介

本Repo는 다음과 같은 特徵을 가지고 있습니다:

• top1檢索을利用하여 入力音色特徵을 訓練세트音色特徵으로 代替하여 音色의漏出을 防止;
• 相對的으로 낮은性能의 GPU에서도 빠른訓練可能;
• 적은量의 데이터로 訓練해도 좋은 結果를 얻을 수 있음 (最小10分以上의 低雜음音聲데이터를 使用하는 것을 勸獎);
• 모델融合을通한 音色의 變調可能 (ckpt處理탭->ckpt混合選擇);
• 使用하기 쉬운 WebUI (웹 使用者인터페이스);
• pymss/MSST 모델을 利用하여 목소리와 背景音樂의 빠른 分離;

環境의 準備

이 브랜치는 Python 3.12 x64를 對象으로 합니다. 모든 命令은 저장소 根目錄에서 실행하세요. Ubuntu 24.04 x86_64를 권장합니다.

Ubuntu 24.04

sudo apt update
sudo apt install -y python3.12 python3.12-venv python3.12-dev ffmpeg unzip libsndfile1 libportaudio2

python3.12 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
python -m pip install --upgrade pip setuptools wheel

Windows

Python 3.12 x64를 설치한 뒤 假想環境을 만드세요.

py -3.12 -m venv .venv
.venv\Scripts\activate
python -m pip install --upgrade pip setuptools wheel

하드웨어別 依存性

하드웨어	設置 方法
CPU, AMD, Intel	requirments_cpu_py312.txt 使用. Windows는 DirectML, Linux는 CPU 使用
NVIDIA RTX 50 系列	CUDA 12.8 Torch를 먼저 설치한 뒤 requirments_cu128_py312.txt 設置
RTX 50 系列 以前 NVIDIA	CUDA 11.8 Torch를 먼저 설치한 뒤 requirments_cu118_py312.txt 設置

CPU, AMD, Intel

python -m pip install -r requirments_cpu_py312.txt

NVIDIA RTX 50 系列：2段階 設置

python -m pip install torch==2.7.1+cu128 torchaudio==2.7.1+cu128 \
  --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128 \
  --extra-index-url https://pypi.org/simple
python -m pip install -r requirments_cu128_py312.txt

RTX 50 系列 以前 NVIDIA：2段階 設置

Torch와 CUDA 狀態를 確認하세요.

python -c "import torch; print('torch:', torch.__version__); print('cuda:', torch.version.cuda); print('cuda available:', torch.cuda.is_available())"

패키지 來源

세 개의 requirments_*.txt 上端에 下載 來源이 있습니다. 공식 소스를 사용할 때는 --index-url과 --extra-index-url만 교체하고 버전, CUDA 접미사, 2段階 순서는 유지하세요.

Default mirror	Official source
https://mirrors.pku.edu.cn/pypi/simple	https://pypi.org/simple
https://mirrors.nju.edu.cn/pytorch/whl/cpu	https://download.pytorch.org/whl/cpu
https://mirrors.nju.edu.cn/pytorch/whl/cu118	https://download.pytorch.org/whl/cu118
https://mirrors.nju.edu.cn/pytorch/whl/cu128	https://download.pytorch.org/whl/cu128

모델과 運行 目錄

WebUI는 運行 目錄를 자동 생성합니다. Hugging Face 모델 저장소에서 모델을 받고 다음 구조를 유지하세요.

assets/
├── hubert_base/
│   ├── config.json
│   ├── preprocessor_config.json
│   └── pytorch_model.bin
├── rmvpe/rmvpe.pt
├── pretrained/
├── pretrained_v2/
├── pymss_weights/
├── weights/        # user RVC .pth models
└── indices/        # user .index files
logs/
└── mute/           # training silence samples

# Exact paths used by the code
assets/hubert_base/config.json
assets/hubert_base/preprocessor_config.json
assets/hubert_base/pytorch_model.bin
assets/rmvpe/rmvpe.pt
assets/pretrained/*.pth
assets/pretrained_v2/*.pth
assets/pymss_weights/*
assets/weights/*.pth
assets/indices/*.index
logs/mute/*

모델 下載

python -m pip install --upgrade huggingface_hub

# Required for inference and feature extraction
hf download lj1995/VoiceConversionWebUI --revision main \
  --include "hubert_base/*" --local-dir assets
hf download lj1995/VoiceConversionWebUI rmvpe.pt --revision main \
  --local-dir assets/rmvpe

# Required for v1/v2 training
hf download lj1995/VoiceConversionWebUI --revision main \
  --include "pretrained/*" "pretrained_v2/*" --local-dir assets
hf download lj1995/VoiceConversionWebUI mute.zip --revision main \
  --local-dir .model-downloads
python -m zipfile -e .model-downloads/mute.zip logs

# Required only for pymss/MSST vocal separation
hf download lj1995/VoiceConversionWebUI --revision main \
  --include "pymss_weights/*" --local-dir assets

Windows AMD/Intel DirectML 환경에는 다음 파일도 필요합니다.

hf download lj1995/VoiceConversionWebUI rmvpe.onnx --revision main \
  --local-dir assets/rmvpe

FFmpeg

위 Ubuntu 명령은 FFmpeg를 설치합니다. Windows에서는 다음 파일을 저장소 根目錄에 배치하세요.

• ffmpeg.exe
• ffprobe.exe

WebUI 始作

python webui.py

화면이 없는 Ubuntu 서버:

python webui.py --noautoopen

基本 포트는 7865입니다. .pth 모델은 assets/weights/, .index 파일은 assets/indices/에 배치하세요.

參考

• ContentVec
• VITS
• HIFIGAN
• Gradio
• FFmpeg
• Ultimate Vocal Remover
• pymss-project/pymss
• audio-slicer

모든寄與者분들의勞力에感謝드립니다