--- license: mit title: Nev RVC emoji: ⚡ colorFrom: blue colorTo: indigo pinned: true short_description: An easy-to-use Voice Conversion framework based on VITS. sdk: gradio sdk_version: 4.41.0 ---

Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI

一个基于VITS的简单易用的变声框架

[![madewithlove](https://img.shields.io/badge/made_with-%E2%9D%A4-red?style=for-the-badge&labelColor=orange )](https://github.com/RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI)
[![Open In Colab](https://img.shields.io/badge/Colab-F9AB00?style=for-the-badge&logo=googlecolab&color=525252)](https://colab.research.google.com/github/RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI/blob/main/Retrieval_based_Voice_Conversion_WebUI.ipynb) [![Licence](https://img.shields.io/badge/LICENSE-MIT-green.svg?style=for-the-badge)](https://github.com/RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI/blob/main/LICENSE) [![Huggingface](https://img.shields.io/badge/🤗%20-Spaces-yellow.svg?style=for-the-badge)](https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/tree/main/) [![Discord](https://img.shields.io/badge/RVC%20Developers-Discord-7289DA?style=for-the-badge&logo=discord&logoColor=white)](https://discord.gg/HcsmBBGyVk) [**更新日志**](https://github.com/RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI/blob/main/docs/Changelog_CN.md) | [**常见问题解答**](https://github.com/RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI/wiki/%E5%B8%B8%E8%A7%81%E9%97%AE%E9%A2%98%E8%A7%A3%E7%AD%94) | [**AutoDL·5毛钱训练AI歌手**](https://github.com/RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI/wiki/Autodl%E8%AE%AD%E7%BB%83RVC%C2%B7AI%E6%AD%8C%E6%89%8B%E6%95%99%E7%A8%8B) | [**对照实验记录**](https://github.com/RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI/wiki/Autodl%E8%AE%AD%E7%BB%83RVC%C2%B7AI%E6%AD%8C%E6%89%8B%E6%95%99%E7%A8%8B](https://github.com/RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI/wiki/%E5%AF%B9%E7%85%A7%E5%AE%9E%E9%AA%8C%C2%B7%E5%AE%9E%E9%AA%8C%E8%AE%B0%E5%BD%95)) | [**在线演示**](https://modelscope.cn/studios/FlowerCry/RVCv2demo) [**English**](./docs/en/README.en.md) | [**中文简体**](./README.md) | [**日本語**](./docs/jp/README.ja.md) | [**한국어**](./docs/kr/README.ko.md) ([**韓國語**](./docs/kr/README.ko.han.md)) | [**Français**](./docs/fr/README.fr.md) | [**Türkçe**](./docs/tr/README.tr.md) | [**Português**](./docs/pt/README.pt.md)
> 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。
训练推理界面 实时变声界面
go-web.bat go-realtime-gui.bat
可以自由选择想要执行的操作。 我们已经实现端到端170ms延迟。如使用ASIO输入输出设备，已能实现端到端90ms延迟，但非常依赖硬件驱动支持。
## 简介 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](#参考项目)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 点此查看我们的[演示视频](https://www.bilibili.com/video/BV1pm4y1z7Gm/) ! ## 环境配置 以下指令需在 Python 版本大于3.8的环境中执行。 ### Windows/Linux/MacOS等平台通用方法 下列方法任选其一。 #### 1. 通过 pip 安装依赖 1. 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/ ```bash pip install torch torchvision torchaudio ``` 2. 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 ```bash pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117 ``` 3. 根据自己的显卡安装对应依赖 - N卡 ```bash pip install -r requirements.txt ``` - A卡/I卡 ```bash pip install -r requirements-dml.txt ``` - A卡ROCM(Linux) ```bash pip install -r requirements-amd.txt ``` - I卡IPEX(Linux) ```bash pip install -r requirements-ipex.txt ``` #### 2. 通过 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 ```bash curl -sSL https://install.python-poetry.org | python3 - ``` 通过 Poetry 安装依赖时，python 建议使用 3.7-3.10 版本，其余版本在安装 llvmlite==0.39.0 时会出现冲突 ```bash poetry init -n poetry env use "path to your python.exe" poetry run pip install -r requirments.txt ``` ### MacOS 可以通过 `run.sh` 来安装依赖 ```bash sh ./run.sh ``` ## 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](https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/tree/main/)下载到这些模型。 ### 1. 下载 assets 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。你可以在`tools`文件夹找到下载它们的脚本。 - ./assets/hubert/hubert_base.pt - ./assets/pretrained - ./assets/uvr5_weights 想使用v2版本模型的话，需要额外下载 - ./assets/pretrained_v2 ### 2. 安装 ffmpeg 若ffmpeg和ffprobe已安装则跳过。 #### Ubuntu/Debian 用户 ```bash sudo apt install ffmpeg ``` #### MacOS 用户 ```bash brew install ffmpeg ``` #### Windows 用户 下载后放置在根目录。 - 下载[ffmpeg.exe](https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/blob/main/ffmpeg.exe) - 下载[ffprobe.exe](https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/blob/main/ffprobe.exe) ### 3. 下载 rmvpe 人声音高提取算法所需文件 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。 - 下载[rmvpe.pt](https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/blob/main/rmvpe.pt) #### 下载 rmvpe 的 dml 环境(可选, A卡/I卡用户) - 下载[rmvpe.onnx](https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/blob/main/rmvpe.onnx) ### 4. AMD显卡Rocm(可选, 仅Linux) 如果你想基于AMD的Rocm技术在Linux系统上运行RVC，请先在[这里](https://rocm.docs.amd.com/en/latest/deploy/linux/os-native/install.html)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 ```` ## 开始使用 ### 直接启动 使用以下指令来启动 WebUI ```bash python infer-web.py ``` 若先前使用 Poetry 安装依赖，则可以通过以下方式启动WebUI ```bash poetry run python infer-web.py ``` ### 使用整合包 下载并解压`RVC-beta.7z` #### Windows 用户 双击`go-web.bat` #### MacOS 用户 ```bash sh ./run.sh ``` ### 对于需要使用IPEX技术的I卡用户(仅Linux) ```bash source /opt/intel/oneapi/setvars.sh ``` ## 参考项目 + [ContentVec](https://github.com/auspicious3000/contentvec/) + [VITS](https://github.com/jaywalnut310/vits) + [HIFIGAN](https://github.com/jik876/hifi-gan) + [Gradio](https://github.com/gradio-app/gradio) + [FFmpeg](https://github.com/FFmpeg/FFmpeg) + [Ultimate Vocal Remover](https://github.com/Anjok07/ultimatevocalremovergui) + [audio-slicer](https://github.com/openvpi/audio-slicer) + [Vocal pitch extraction:RMVPE](https://github.com/Dream-High/RMVPE) + The pretrained model is trained and tested by [yxlllc](https://github.com/yxlllc/RMVPE) and [RVC-Boss](https://github.com/RVC-Boss). ## 感谢所有贡献者作出的努力