Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI
Un framework simple et facile à utiliser pour la conversion vocale (modificateur de voix) basé sur VITS
[](https://github.com/RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI)
[](https://colab.research.google.com/github/RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI/blob/main/Retrieval_based_Voice_Conversion_WebUI.ipynb)
[](https://github.com/RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI/blob/main/LICENSE)
[](https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/tree/main/)
[](https://discord.gg/HcsmBBGyVk)
[**Journal de mise à jour**](https://github.com/RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI/blob/main/docs/Changelog_CN.md) | [**FAQ**](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·Formation d'un chanteur AI pour 5 centimes**](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) | [**Enregistrement des expériences comparatives**](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) | [**Démonstration en ligne**](https://huggingface.co/spaces/Ricecake123/RVC-demo)
------
[**English**](../en/README.en.md) | [ **中文简体**](../../README.md) | [**日本語**](../jp/README.ja.md) | [**한국어**](../kr/README.ko.md) ([**韓國語**](../kr/README.ko.han.md)) | [**Français**](../fr/README.fr.md) | [**Turc**](../tr/README.tr.md) | [**Português**](../pt/README.pt.md)
Cliquez ici pour voir notre [vidéo de démonstration](https://www.bilibili.com/video/BV1pm4y1z7Gm/) !
> Conversion vocale en temps réel avec RVC : [w-okada/voice-changer](https://github.com/w-okada/voice-changer)
> Le modèle de base est formé avec près de 50 heures de données VCTK de haute qualité et open source. Aucun souci concernant les droits d'auteur, n'hésitez pas à l'utiliser.
> Attendez-vous au modèle de base RVCv3 : plus de paramètres, plus de données, de meilleurs résultats, une vitesse d'inférence presque identique, et nécessite moins de données pour la formation.
## Introduction
Ce dépôt a les caractéristiques suivantes :
+ Utilise le top1 pour remplacer les caractéristiques de la source d'entrée par les caractéristiques de l'ensemble d'entraînement pour éliminer les fuites de timbre vocal.
+ Peut être formé rapidement même sur une carte graphique relativement moins performante.
+ Obtient de bons résultats même avec peu de données pour la formation (il est recommandé de collecter au moins 10 minutes de données vocales avec un faible bruit de fond).
+ Peut changer le timbre vocal en fusionnant des modèles (avec l'aide de l'onglet ckpt-merge).
+ Interface web simple et facile à utiliser.
+ Peut appeler le modèle UVR5 pour séparer rapidement la voix et l'accompagnement.
+ Utilise l'algorithme de pitch vocal le plus avancé [InterSpeech2023-RMVPE](#projets-référencés) pour éliminer les problèmes de voix muette. Meilleurs résultats, plus rapide que crepe_full, et moins gourmand en ressources.
+ Support d'accélération pour les cartes AMD et Intel.
## Configuration de l'environnement
Exécutez les commandes suivantes dans un environnement Python de version 3.8 ou supérieure.
(Windows/Linux)
Installez d'abord les dépendances principales via pip :
```bash
# Installez Pytorch et ses dépendances essentielles, sautez si déjà installé.
# Voir : https://pytorch.org/get-started/locally/
pip install torch torchvision torchaudio
# Pour les utilisateurs de Windows avec une architecture Nvidia Ampere (RTX30xx), en se basant sur l'expérience #21, spécifiez la version CUDA correspondante pour Pytorch.
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117
# Pour Linux + carte AMD, utilisez cette version de Pytorch:
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/rocm5.4.2
```
Vous pouvez utiliser poetry pour installer les dépendances :
```bash
# Installez l'outil de gestion des dépendances Poetry, sautez si déjà installé.
# Voir : https://python-poetry.org/docs/#installation
curl -sSL https://install.python-poetry.org | python3 -
# Installez les dépendances avec poetry.
poetry install
```
Ou vous pouvez utiliser pip pour installer les dépendances :
```bash
# Cartes Nvidia :
pip install -r requirements.txt
# Cartes AMD/Intel :
pip install -r requirements-dml.txt
# Cartes Intel avec IPEX
pip install -r requirements-ipex.txt
# Cartes AMD sur Linux (ROCm)
pip install -r requirements-amd.txt
```
------
Les utilisateurs de Mac peuvent exécuter `run.sh` pour installer les dépendances :
```bash
sh ./run.sh
```
## Préparation d'autres modèles pré-entraînés
RVC nécessite d'autres modèles pré-entraînés pour l'inférence et la formation.
```bash
#Télécharger tous les modèles depuis https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/tree/main/
python tools/download_models.py
```
Ou vous pouvez télécharger ces modèles depuis notre [espace Hugging Face](https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/tree/main/).
Voici une liste des modèles et autres fichiers requis par RVC :
```bash
./assets/hubert/hubert_base.pt
./assets/pretrained
./assets/uvr5_weights
# Pour tester la version v2 du modèle, téléchargez également :
./assets/pretrained_v2
# Si vous utilisez Windows, vous pourriez avoir besoin de ces fichiers pour ffmpeg et ffprobe, sautez cette étape si vous avez déjà installé ffmpeg et ffprobe. Les utilisateurs d'ubuntu/debian peuvent installer ces deux bibliothèques avec apt install ffmpeg. Les utilisateurs de Mac peuvent les installer avec brew install ffmpeg (prérequis : avoir installé brew).
# ./ffmpeg
https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/blob/main/ffmpeg.exe
# ./ffprobe
https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/blob/main/ffprobe.exe
# Si vous souhaitez utiliser le dernier algorithme RMVPE de pitch vocal, téléchargez les paramètres du modèle de pitch et placez-les dans le répertoire racine de RVC.
https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/blob/main/rmvpe.pt
# Les utilisateurs de cartes AMD/Intel nécessitant l'environnement DML doivent télécharger :
https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/blob/main/rmvpe.onnx
```
Pour les utilisateurs d'Intel ARC avec IPEX, exécutez d'abord `source /opt/intel/oneapi/setvars.sh`.
Ensuite, exécutez la commande suivante pour démarrer WebUI :
```bash
python infer-web.py
```
Si vous utilisez Windows ou macOS, vous pouvez télécharger et extraire `RVC-beta.7z`. Les utilisateurs de Windows peuvent exécuter `go-web.bat` pour démarrer WebUI, tandis que les utilisateurs de macOS peuvent exécuter `sh ./run.sh`.
## Compatibilité ROCm pour les cartes AMD (seulement Linux)
Installez tous les pilotes décrits [ici](https://rocm.docs.amd.com/en/latest/deploy/linux/os-native/install.html).
Sur Arch utilisez pacman pour installer le pilote:
````
pacman -S rocm-hip-sdk rocm-opencl-sdk
````
Vous devrez peut-être créer ces variables d'environnement (par exemple avec RX6700XT):
````
export ROCM_PATH=/opt/rocm
export HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION=10.3.0
````
Assurez-vous que votre utilisateur est dans les groupes `render` et `video`:
````
sudo usermod -aG render $USERNAME
sudo usermod -aG video $USERNAME
````
Enfin vous pouvez exécuter WebUI:
```bash
python infer-web.py
```
## Crédits
+ [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)
+ [Extraction de la hauteur vocale : RMVPE](https://github.com/Dream-High/RMVPE)
+ Le modèle pré-entraîné a été formé et testé par [yxlllc](https://github.com/yxlllc/RMVPE) et [RVC-Boss](https://github.com/RVC-Boss).
## Remerciements à tous les contributeurs pour leurs efforts