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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.
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);
- UVR5 모델을 利用하여 목소리와 背景音樂의 빠른 分離;
poetry를通해 依存를設置하는 것을 勸獎합니다.
다음命令은 Python 버전3.8以上의環境에서 實行되어야 합니다:
# PyTorch 關聯主要依存設置, 이미設置되어 있는 境遇 건너뛰기 可能
# 參照: https://pytorch.org/get-started/locally/
pip install torch torchvision torchaudio
# Windows + Nvidia Ampere Architecture(RTX30xx)를 使用하고 있다面, #21 에서 명시된 것과 같이 PyTorch에 맞는 CUDA 버전을 指定해야 합니다.
#pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117
# Poetry 設置, 이미設置되어 있는 境遇 건너뛰기 可能
# Reference: https://python-poetry.org/docs/#installation
curl -sSL https://install.python-poetry.org | python3 -
# 依存設置
poetry installpip를 活用하여依存를 設置하여도 無妨합니다.
pip install -r requirements.txtRVC 모델은 推論과訓練을 依하여 다른 預備모델이 必要합니다.
Huggingface space를 通해서 다운로드 할 수 있습니다.
다음은 RVC에 必要한 預備모델 및 其他 파일 目錄입니다:
hubert_base.pt
./pretrained
./uvr5_weights
# Windows를 使用하는境遇 이 사전도 必要할 수 있습니다. FFmpeg가 設置되어 있으면 건너뛰어도 됩니다.
ffmpeg.exe그後 以下의 命令을 使用하여 WebUI를 始作할 수 있습니다:
python infer-web.pyWindows를 使用하는境遇 RVC-beta.7z를 다운로드 및 壓縮解除하여 RVC를 直接使用하거나 go-web.bat을 使用하여 WebUi를 直接할 수 있습니다.