Retrieval-Based Voice Conversion WebUI 教程

Retrieval-Based Voice Conversion WebUI 教程

Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI语音数据小于等于10分钟也可以用来训练一个优秀的变声模型！项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/re/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI

1. 项目介绍

Retrieval-Based Voice Conversion WebUI 是一个基于VITS的简单易用的语音转换框架，特别适合制作“变声器”。它采用了顶级检索技术以防止音色泄露，可以在资源有限的环境下高效训练，并且只需要很少的数据就能取得良好的效果。此外，该项目提供了一个直观的网页界面，方便用户操作。

2. 项目快速启动

环境设置

确保Python版本大于3.8，并按以下步骤安装依赖：

pip install torch torchvision torchaudio
# 如果是Windows系统+Nvidia Ampere架构(RTX30xx)，请参考具体GPU/CUDA版本安装PyTorch

本地运行

克隆项目到本地：

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

然后，你可以通过以下命令启动Web UI：

Windows

./go-web.bat

MacOS 或 Linux

sh ./run.sh

这将会启动服务器，随后可以在浏览器中访问

http://localhost:5000

来使用Web界面。

3. 应用案例和最佳实践

• 实时变声: 利用项目提供的实时GUI接口，可以实现实时音频输入和转换，适用于游戏语音聊天或直播。
• 模型融合: 通过模型融合（ckpt-merge）功能，可以结合多个模型以创造出更为多样化的音色。
• 人声分离: 结合UVR5模型，该框架可以有效地从音频中分离出人声和背景音乐，提升变声质量。

4. 典型生态项目

• ContentVec: 提供了语音内容向量化，可作为特征提取的基础。
• VITS: 开源的变声模型，本项目的核心组件之一。
• HIFIGAN: 高品质的声音合成模型，可用于增强转换后的音质。
• Gradio: 快速构建交互式应用工具，使得用户可以直接在浏览器上试用模型。

通过这些生态项目集成，Retrieval-Based Voice Conversion WebUI 提供了一个全面的语音转换解决方案，使得开发人员和非开发人员都能轻松体验和利用语音转换技术。

本文档旨在引导您入门Retrieval-Based Voice Conversion WebUI，更多详细信息和高级用法请参阅项目官方文档及GitHub仓库说明。祝您使用愉快！

Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI语音数据小于等于10分钟也可以用来训练一个优秀的变声模型！项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/re/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI