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rvc变声器

rvc变声器,模型下载分享,基于VITS语音合成系统,ai实时声音变换

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rvc是什么?

RVC,全称Retrieval based Voice Conversion,是一个开源工具,基于VITS语音合成系统,能实现实时声音变换,适用于直播、视频录制等场景。最新版本V2 0528在Huggingface上可下载。RVC需高配置电脑,建议使用13代酷睿处理器、64GB内存、4070ti以上显卡。只支持Nvidia显卡。首先下载RVC安装包和模型包,并解压。运行程序,选择声音模型并导入Pth文件。连接麦克风和声卡或使用虚拟声卡。配置设置后点击开始进行实时变声。用户还可以自行训练模型。

rvc变声器官网 项目地址模型下载:

github下载地址:

https://github.com/RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI

hugging face下载地址:

https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/tree/main

虚拟声卡软件voicemeeter推荐: https://voicemeeter.com/

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RVC实时AI变声教程

模型训练和使用方法

RVC(Retrieval based Voice Conversion,检索式声音转换)是一个开源工具,基于VITS语音合成系统,可实现实时声音变换。该工具适用于直播、视频录制等多种场景。最新版本V2 0528可在Huggingface上进行下载。然而,由于RVC对计算机配置要求较高,建议使用13代酷睿处理器、64GB内存以及4070ti以上的Nvidia显卡。

使用RVC的第一步是下载安装包和模型包,并解压缩。然后,运行程序,选择所需的声音模型,并导入相应的Pth文件。为了实现声音转换,需要连接麦克风和声卡,或使用虚拟声卡进行设置。一旦完成配置设置,只需点击开始按钮即可进行实时变声。

除了使用现有的模型,用户还可以根据自己的需求进行模型训练。RVC提供了相关工具的链接,用户可以在视频下方找到这些链接。

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RVC在语音转换领域备受关注,拥有强大的功能。通过该工具,用户可以实时将一种声音转换为另一种声音,为直播、视频录制等应用场景增加了更多的创意和可能性。无论是出于娱乐目的还是为了达到更加个性化的声音效果,RVC都为用户提供了灵活且高质量的声音转换解决方案。

需要注意的是,由于RVC对计算机配置要求较高,确保使用高性能的硬件设备和充足的内存资源,才能获得最佳的使用体验和声音转换效果。

总之,RVC是一个功能强大的开源工具,基于VITS语音合成系统,可实现实时声音变换。通过下载安装包和模型包,并按照指南进行配置,用户可以轻松地进行声音转换,并根据需要训练自己的模型。RVC为直播、视频录制等场景带来了更多的创造性和个性化选项,为用户提供了高质量的声音转换解决方案。

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特点

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:

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

想测试v2版本模型的话(v2版本模型将特征从 9层hubert+final_proj的256维输入 变更为 12层hubert的768维输入,并且增加了3个周期鉴别器),需要额外下载

./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
./ffmpeg

./ffprobe

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。

数据评估

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