返回模型
说明文档
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<h1>Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI</h1> 一个简单易用的基于VITS的语音转换（变声器）框架<br><br>
<img src="https://counter.seku.su/cmoe?name=rvc&theme=r34" /><br>
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使用RVC进行实时语音转换：w-okada/voice-changer
基础模型使用近50小时的高质量VCTK开源数据进行训练。无需担心版权问题，请放心使用。
敬请期待RVCv3基础模型：更多参数、更多数据、更好效果、推理速度几乎相同，且训练所需数据更少。
简介
本仓库具有以下特点：
- 使用top1替换输入源特征为训练集特征，以消除音色泄漏。
- 即使在相对较低配置的显卡上也能快速训练。
- 即使训练数据较少也能获得良好效果（建议收集至少10分钟低背景噪音的语音数据）。
- 可以通过合并模型来改变音色（借助ckpt-merge选项卡）。
- 简单易用的网页界面。
- 可以调用UVR5模型快速分离人声和伴奏。
- 使用最先进的语音音高算法InterSpeech2023-RMVPE来消除哑音问题。效果更好，比crepe_full更快，且资源消耗更少。
- 支持A卡和I卡的加速。
环境配置
在Python 3.8以上版本的环境中运行以下命令。
(Windows/Linux)
首先通过pip安装主要依赖：
# 安装Pytorch及其核心依赖，如已安装可跳过。
# 参见：https://pytorch.org/get-started/locally/
pip install torch torchvision torchaudio
# 对于使用Nvidia Ampere架构（RTX30xx）的Windows用户，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
您可以使用poetry来安装依赖：
# 安装Poetry依赖管理工具，如已安装可跳过。
# 参见：https://python-poetry.org/docs/#installation
curl -sSL https://install.python-poetry.org | python3 -
# 使用poetry安装依赖。
poetry install
或者您可以使用pip来安装依赖：
Nvidia显卡：
pip install -r requirements.txt
AMD/Intel显卡：
pip install -r requirements-dml.txt
Mac用户可以执行run.sh来安装依赖：
sh ./run.sh
准备其他预训练模型
RVC需要其他预训练模型进行推理和训练。
您可以从我们的Hugging Face空间下载这些模型。
以下是RVC所需的模型和其他文件列表：
./assets/hubert/hubert_base.pt
./assets/pretrained
./assets/uvr5_weights
如需测试v2版本的模型，还需下载：
./assets/pretrained_v2
如果您使用Windows，可能需要ffmpeg和ffprobe的以下文件，如果您已经安装了ffmpeg和ffprobe，可以跳过此步骤。
Ubuntu/Debian用户可以使用apt install ffmpeg安装这两个库。Mac用户可以使用brew install ffmpeg安装（前提：已安装brew）。
FFMPEG: https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/blob/main/ffmpeg.exe
FFPROBE: https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/blob/main/ffprobe.exe
如果您想使用最新的RMVPE语音音高算法，请下载音高模型参数并将其放在RVC根目录下。
https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/blob/main/rmvpe.pt
需要DML环境的AMD/Intel显卡用户需要下载：
https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/blob/main/rmvpe.onnx
然后运行以下命令启动WebUI：
python infer-web.py
如果您使用Windows或macOS，可以下载并解压RVC-beta.7z。Windows用户可以运行go-web.bat来启动WebUI，而macOS用户可以运行sh ./run.sh。
还包含一份新手简易教程.doc供参考。
通过命令行运行
commander.py文件用于在命令行中运行旧模型和新模型，方法如下：
运行早期模型：
runtime\python.exe commander.py 0 "C:\您的根目录路径\INPUTS_VOCAL\vocal.wav" "C:\您的根目录路径\logs\MODEL_v1.index" harvest "test_v1.wav" "C:\您的根目录路径\weights\MODEL_V1.pth" 0.66 cuda:0 True 3 0 1 0.33
新模型：
runtime\python.exe commander.py 0 "C:\您的根目录路径\INPUTS_VOCAL\vocal.wav" "C:\您的根目录路径\logs\MODEL_v2.index" harvest "test_v2.wav" "C:\您的根目录路径\weights\MODEL.pth" 0.6 cuda:0 True 5 True 3 0 2 0.33
参数说明：
要通过命令行使用此脚本，您需要指定一些参数。以下是命令结构和每个参数的说明：
runtime\python.exe commander.py [f0up_key] [input_path] [index_path] [f0method] [opt_path] [model_path] [index_rate] [device] [is_half] [filter_radius] [resample_sr] [rms_mix_rate] [protect]
参数说明：
-
python commander.py：此命令用于执行您的Python脚本。 -
f0up_key：指定基频（F0）更新的键。（例如：0） -
input_path：您要处理的输入音频文件路径。（例如："C:\路径\到\文件\vocal.wav"） -
index_path：存储或检索处理附加信息的索引文件路径。（例如："C:\路径\到\文件\logs\MODEL_v2.index"） -
f0method：用于从音频文件中提取音高（F0）的方法。可选值为"harvest"或"pm"。（例如："harvest"） -
opt_path：处理后的音频文件保存路径。（例如："C:\路径\到\文件\输出.wav"） -
model_path：用于处理的模型文件路径。（例如："C:\路径\到\模型\model.pth"） -
index_rate：处理过程中使用的索引率。必须是浮点数值。（例如：0.6） -
device：执行处理的设备。可选值为GPU标识符（如"cuda:0"）或"cpu"。（例如："cuda:0"） -
is_half：指示模型是否在处理过程中使用混合精度的布尔值。可选值为True或False。（例如：True） -
filter_radius：滤波器半径大小，整数值。（例如：5） -
resample_sr：重采样的采样率，整数值。（例如：44100） -
rms_mix_rate：处理过程中用于调整RMS混音的比率，浮点数值。（例如：0.5） -
protect：处理过程中用于调整保护参数的值，浮点数值。（例如：0.33）
使用示例：
python commander.py 0 "C:\路径\到\文件\vocal.wav" "C:\路径\到\文件\logs\MODEL_v2.index" harvest "C:\路径\到\文件\输出.wav" "C:\路径\到\模型\model.pth" 0.6 cuda:0 True 5 44100 0.5 0.33
致谢
感谢所有贡献者的付出
<a href="https://github.com/RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI/graphs/contributors" target="_blank"> <img src="https://contrib.rocks/image?repo=RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI" /> </a>
secretguest/NVIDIA_RVC
作者 secretguest
↓ 0
♥ 2
创建时间: 2023-09-09 07:35:59+00:00
更新时间: 2025-08-27 22:34:01+00:00
在 Hugging Face 上查看文件 (227)
.env
.gitattributes
.gitignore
ARCHIVES_FULL/RVC.zip
ARCHIVES_FULL/pretrained.zip
ARCHIVES_FULL/pretrained_v2.zip
Dockerfile
LICENSE
MIT协议暨相关引用库协议
README.md
Retrieval_based_Voice_Conversion_WebUI.ipynb
Retrieval_based_Voice_Conversion_WebUI_v2.ipynb
assets/hubert/hubert_base.pt
assets/pretrained/D32k.pth
assets/pretrained/D40k.pth
assets/pretrained/D48k.pth
assets/pretrained/G32k.pth
assets/pretrained/G40k.pth
assets/pretrained/G48k.pth
assets/pretrained/f0D32k.pth
assets/pretrained/f0D40k.pth
assets/pretrained/f0D48k.pth
assets/pretrained/f0G32k.pth
assets/pretrained/f0G40k.pth
assets/pretrained/f0G48k.pth
assets/pretrained_v2/D32k.pth
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assets/pretrained_v2/G32k.pth
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assets/pretrained_v2/f0G48k.pth
assets/rmvpe/rmvpe.onnx
ONNX
assets/rmvpe/rmvpe.pt
assets/uvr5_weights/HP2_all_vocals.pth
assets/uvr5_weights/HP3_all_vocals.pth
assets/uvr5_weights/HP5_only_main_vocal.pth
assets/uvr5_weights/VR-DeEchoAggressive.pth
assets/uvr5_weights/VR-DeEchoDeReverb.pth
assets/uvr5_weights/VR-DeEchoNormal.pth
assets/uvr5_weights/onnx_dereverb_By_FoxJoy/vocals.onnx
ONNX
assets/weights/guanguanV1.pth
assets/weights/keruanV1.pth
assets/weights/kikiV1.pth
assets/weights/youzhanv2-xi.pth
commander.py
configs/config.json
configs/config.py
configs/v1/32k.json
configs/v1/40k.json
configs/v1/48k.json
configs/v2/32k.json
configs/v2/48k.json
docker-compose.yml
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docs/小白简易教程.doc
environment_dml.yaml
ffmpeg.exe
ffprobe.exe
go-fast.bat
go-fast.sh
go-realtime-gui-dml.bat
go-realtime-gui.bat
go-web-dml.bat
go-web.bat
gui_v1.py
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i18n/locale_diff.py
i18n/scan_i18n.py
infer-web.py
infer/lib/audio.py
infer/lib/infer_pack/attentions.py
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infer/lib/infer_pack/modules.py
infer/lib/infer_pack/modules/F0Predictor/DioF0Predictor.py
infer/lib/infer_pack/modules/F0Predictor/F0Predictor.py
infer/lib/infer_pack/modules/F0Predictor/HarvestF0Predictor.py
infer/lib/infer_pack/modules/F0Predictor/PMF0Predictor.py
infer/lib/infer_pack/modules/F0Predictor/__init__.py
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infer/lib/slicer2.py
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infer/lib/uvr5_pack/lib_v5/layers_123812KB .py
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infer/lib/uvr5_pack/lib_v5/modelparams/ensemble.json
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infer/lib/uvr5_pack/utils.py
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