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	<div align="center">

	<h1>Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI</h1>
	一个基于VITS的简单易用的变声框架<br><br>

	[![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)

	<img src="https://counter.seku.su/cmoe?name=rvc&theme=r34" /><br>

	[![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)

	</div>

	> 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。

	<table>
	<tr>
	<td align="center">训练推理界面</td>
	<td align="center">实时变声界面</td>
	</tr>
	<tr>
	<td align="center"><img src="https://github.com/RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI/assets/129054828/092e5c12-0d49-4168-a590-0b0ef6a4f630"></td>
	<td align="center"><img src="https://github.com/RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI/assets/129054828/730b4114-8805-44a1-ab1a-04668f3c30a6"></td>
	</tr>
	<tr>
	<td align="center">go-web.bat</td>
	<td align="center">go-realtime-gui.bat</td>
	</tr>
	<tr>
	<td align="center">可以自由选择想要执行的操作。</td>
	<td align="center">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。</td>
	</tr>
	</table>

	## 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
	<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>