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训练推理界面：go-web.bat
实时变声界面：go-realtime-gui.bat
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。
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
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.txtMac 用户可以通过 run.sh 来安装依赖：
sh ./run.shRVC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。
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- ContentVec
- VITS
- HIFIGAN
- Gradio
- FFmpeg
- Ultimate Vocal Remover
- audio-slicer
- Vocal pitch extraction:RMVPE