RVC_resources / README.md
Politrees's picture
Update README.md
13835fe verified
|
raw
history blame
5.51 kB
metadata
license: mit
pipeline_tag: audio-to-audio
tags:
  - pretrained
  - HuBERT
  - RVC
  - Voice Conversion

Welcome to our comprehensive repository, a treasure trove of pretrained models, HuBERT models, and an assortment of other files and models, all tailored for use in the Retrieval-based Voice Conversion (RVC) neural network.

Overview

This repository is designed to be a one-stop-shop for all your RVC needs. It hosts a wide array of pretrained models, meticulously crafted to provide a robust foundation for your voice conversion tasks. The repository also includes a diverse range of HuBERT models, known for their proficiency in self-supervised speech representation learning.

Key Features

  • Pretrained Models: A vast collection of pretrained models, ready to be fine-tuned for your specific voice conversion tasks. These models have been trained on diverse datasets, ensuring a broad spectrum of voice characteristics.
  • HuBERT Models: A selection of HuBERT models, recognized for their ability to learn high-quality speech representations from raw audio data. These models are ideal for tasks that require a deep understanding of speech nuances.
  • Additional Files and Models: A miscellaneous collection of files and models that can be beneficial for various aspects of voice conversion, from data preprocessing to model evaluation.

Перевод на русский

Добро пожаловать в наш всеобъемлющий репозиторий, настоящее сокровище предварительно обученных моделей, моделей HuBERT и разнообразных других файлов и моделей, все специально разработанных для использования в нейронной сети Retrieval-based Voice Conversion (RVC).

Обзор

Этот репозиторий предназначен для того, чтобы стать единым ресурсом для всех ваших потребностей в RVC. Он содержит широкий спектр предварительно обученных моделей, тщательно созданных для предоставления прочной основы для ваших задач преобразования голоса. Репозиторий также включает разнообразный набор моделей HuBERT, известных их умением в самообучении представлений речи.

Ключевые особенности

  • Предварительно обученные модели: Обширная коллекция предварительно обученных моделей, готовых к тонкой настройке для ваших конкретных задач преобразования голоса. Эти модели были обучены на разнообразных данных, обеспечивая широкий спектр характеристик голоса.
  • Модели HuBERT: Выбор моделей HuBERT, признанных за способность учиться высококачественным представлениям речи из сырых аудиоданных. Эти модели идеальны для задач, требующих глубокого понимания нюансов речи.
  • Дополнительные файлы и модели: Разнообразная коллекция файлов и моделей, которая может быть полезна для различных аспектов преобразования голоса, от предварительной обработки данных до оценки модели.