润色README及其日文翻译 (#52)
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源文雨
GitHub
parent
a36ff01be1
commit
196d62c5f2
74
README.ja.md
74
README.ja.md
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@ -1,7 +1,7 @@
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<div align="center">
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<h1>Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI</h1>
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使いやすいVITSベースの音声変換(ボイスチェンジャー)フレームワーク<br><br>
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VITSに基づく使いやすい音声変換（voice changer）framework<br><br>
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[](https://github.com/liujing04/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI)
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@ -15,58 +15,62 @@
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[**ChangeLog**](https://github.com/liujing04/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI/blob/main/Changelog_CN.md)
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[**更新日誌**](https://github.com/liujing04/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI/blob/main/Changelog_CN.md)
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[**English**](./README.en.md) | [**中文简体**](./README.md) | [**日本語**](./README.ja.md)
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> [デモ映像](https://www.bilibili.com/video/BV1pm4y1z7Gm/)はこちらからご覧いただけます
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> demo動画は[こちら](https://www.bilibili.com/video/BV1pm4y1z7Gm/)でご覧してくでさい
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> RVCによるリアルタイム音声変換: [w-okada/voice-changer](https://github.com/w-okada/voice-changer)
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> RVCによる実時間音声変換: [w-okada/voice-changer](https://github.com/w-okada/voice-changer)
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> 基底modelを訓練（training）したのは、約50時間の高品質開源（open source）資料集（dataset）VCTK。著作権侵害を心配することなく使用できるように。
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> 今後は次々と使用許可のある高品質歌声資料集を追加し、基底modelを訓練する。
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## はじめに
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本リポジトリには以下の特徴がある：
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+ top1検索を利用して、ソース特徴量をトレーニングセット特徴量に置き換えることで、トーンリークを低減する;
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+ 比較的貧弱なグラフィックカードでも、簡単かつ高速にトレーニングできる;
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+ 少量のデータで比較的良好な結果が得られる(10分以上の低ノイズ音声を推奨);
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+ 音色を変えるためのモデルマージをサポート(ckpt processingタブ->ckpt mergeを使用);
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+ 使いやすいWebuiインターフェース;
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+ ボーカルと楽器を素早く分割するために、UVR5モデルを使用することができます。
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+ 事前学習モデルのデータセットには、約50時間に及ぶ高品質なVCTKオープンソースデータセットが使用されており、著作権侵害を心配することなく使用できるよう、高品質なライセンス楽曲データセットが次々とトレーニングセットに追加されます。
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## 環境構築
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poetryで依存関係をインストールすることをお勧めします。
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本repoは下記の特性があります
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以下のコマンドは、Python3.8以上の環境下で実行する必要があります:
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+ 調子（tone）の漏洩が下がれるためtop1検索で源特徴量を訓練集特徴量に置換
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+ 古い又は安いGPUにでも高速に訓練できる
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+ 小さい訓練集でもかなりいいmodelを得られる(10分以上の低noise音声を推奨)
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+ modelを融合し音色をmergeできる(ckpt processing->ckpt mergeで使用)
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+ 使いやすいWebUI
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+ UVR5 Modelも含めるため人声とBGMを素早く分離できる
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## 環境構築
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poetryで依存関係をinstallすることをお勧めします。
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下記のcommandsは、Python3.8以上の環境で実行する必要があります:
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```bash
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# PyTorch関連の依存関係をインストール。インストール済の場合はスキップ
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# PyTorch関連の依存関係をinstall。install済の場合はskip
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# 参照先: https://pytorch.org/get-started/locally/
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pip install torch torchvision torchaudio
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#Windows＋ Nvidia Ampere Architecture(RTX30xx)の場合、https://github.com/liujing04/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI/issues/21 のissueに従い、pytorchに対応するcudaバージョンを指定する必要があります。
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#Windows＋ Nvidia Ampere Architecture(RTX30xx)の場合、 #21 に従い、pytorchに対応するcuda versionを指定する必要があります。
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#pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117
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pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117
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# PyTorch関連の依存関係をインストール。インストール済の場合はスキップ
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# PyTorch関連の依存関係をinstall。install済の場合はskip
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# 参照先: https://python-poetry.org/docs/#installation
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curl -sSL https://install.python-poetry.org | python3 -
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# Poetry経由で依存関係をインストール
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# Poetry経由で依存関係をinstall
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poetry install
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```
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pipでも依存関係のインストールが可能です:
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pipでも依存関係のinstallが可能です:
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**注意**:`faiss 1.7.2`は`macOS`で`Segmentation Fault: 11`が発生するので、`requirements.txt`の該当行を `faiss-cpu==1.7.0`に変更してください。
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**注意**:`faiss 1.7.2`は`macOS`で`Segmentation Fault: 11`を起こすので、`requirements.txt`の該当行を `faiss-cpu==1.7.0`に変更してください。
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```bash
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pip install -r requirements.txt
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```
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## その他モデル前の準備
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RVCは推論と訓練のために、他の多くのPre Trained Modelを必要とします。
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## 基底modelsを準備
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RVCは推理・訓練のために色んな事前訓練した基底modelsが必要。
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これらのモデルは[Hugging Face space](https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/tree/main/)から取得することが可能です。
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modelsは[Hugging Face space](https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/tree/main/)からdownloadできる。
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以下は、RVCに必要なPre Trained Modelやその他のファイルの一覧です。
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以下は、RVCに必要な基底modelsやその他のfilesの一覧です。
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```bash
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hubert_base.pt
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@ -74,20 +78,18 @@ hubert_base.pt
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./uvr5_weights
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# ffmpegがすでにインストールされている場合はスキップ。
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# ffmpegがすでにinstallされている場合はskip
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./ffmpeg
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```
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その後、以下のコマンドでWebuiを起動
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その後、下記のcommandでWebUIを起動
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```bash
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python infer-web.py
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```
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Windowsをお使いの方は、直接`RVC-beta.7z`をダウンロードして解凍してRVCを使い、`go-web.bat`を実行してWebUIを起動することができます。
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Windowsをお使いの方は、直接に`RVC-beta.7z`をdownload・解凍して、`go-web.bat`をclickでWebUIを起動できる。
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WebUIの英語版は2週間ほどで公開する予定です。
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また、repoに[小白简易教程.doc](./小白简易教程.doc)がありますので、参考にしてください（中国語版のみ）。
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また、リポジトリに[小白简易教程.doc](./小白简易教程.doc)がありますので、参考にしてください。
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## 参考資料等
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## 参考したprojects
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+ [ContentVec](https://github.com/auspicious3000/contentvec/)
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+ [VITS](https://github.com/jaywalnut310/vits)
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+ [HIFIGAN](https://github.com/jik876/hifi-gan)
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@ -95,8 +97,8 @@ WebUIの英語版は2週間ほどで公開する予定です。
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+ [FFmpeg](https://github.com/FFmpeg/FFmpeg)
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+ [Ultimate Vocal Remover](https://github.com/Anjok07/ultimatevocalremovergui)
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+ [audio-slicer](https://github.com/openvpi/audio-slicer)
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## コントリビュータの皆様の尽力に感謝します
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## 貢献者（contributer）皆様のご協力を感謝して致します
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<a href="https://github.com/liujing04/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI/graphs/contributors" target="_blank">
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<img src="https://contrib.rocks/image?repo=liujing04/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI" />
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</a>
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45
README.md
45
README.md
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@ -23,27 +23,30 @@
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> 使用了RVC的实时语音转换: [w-okada/voice-changer](https://github.com/w-okada/voice-changer)
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## 简介
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本仓库具有以下特点:
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+ 通过使用top1检索替换输入源特征为训练集特征来杜绝音色泄漏；
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+ 即便在相对较差的显卡上也能快速训练;
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+ 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);
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+ 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);
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+ 简单易用的WebUI界面;
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+ 可调用UVR5模型来快速分离人声和伴奏。
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+ 底模训练集使用接近50小时开源的高质量VCTK，后续会陆续加入高质量有授权歌声训练集训练底模供大家放心使用。
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## 环境配置
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我们推荐你使用poetry来配置环境。
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> 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
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以下指令需在Python版本大于3.8的环境当中执行:
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> 后续会陆续加入高质量有授权歌声训练集训练底模
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## 简介
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本仓库具有以下特点
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+ 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
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+ 即便在相对较差的显卡上也能快速训练
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+ 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)
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+ 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)
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+ 简单易用的网页界面
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+ 可调用UVR5模型来快速分离人声和伴奏
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## 环境配置
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推荐使用poetry配置环境。
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以下指令需在Python版本大于3.8的环境中执行:
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```bash
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# 安装Pytorch及其核心依赖，若已安装则跳过
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# 参考自: https://pytorch.org/get-started/locally/
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pip install torch torchvision torchaudio
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#如果是win系统+Nvidia Ampere架构(RTX30xx)，根据https://github.com/liujing04/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI/issues/21的经验，需要指定pytorch对应的cuda版本
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pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117
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#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
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#pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117
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# 安装 Poetry 依赖管理工具, 若已安装则跳过
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# 参考自: https://python-poetry.org/docs/#installation
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@ -62,7 +65,7 @@ pip install -r requirements.txt
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```
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## 其他预模型准备
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RVC需要其他的一些预模型来推理和训练。
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RVC需要其他一些预模型来推理和训练。
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你可以从我们的[Hugging Face space](https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/tree/main/)下载到这些模型。
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@ -74,16 +77,14 @@ hubert_base.pt
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./uvr5_weights
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#如果你正在使用Windows，则你可能需要这个文件夹，若FFmpeg已安装则跳过
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#如果你正在使用Windows，则你可能需要这个文件，若ffmpeg已安装则跳过
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./ffmpeg
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```
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之后使用以下指令来调用Webui:
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之后使用以下指令来启动WebUI:
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```bash
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python infer-web.py
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```
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如果你正在使用Windows，你可以直接下载并解压`RVC-beta.7z` 来使用RVC，运行`go-web.bat`来启动WebUI。
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我们将在两周内推出一个英文版本的WebUI.
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如果你正在使用Windows，你可以直接下载并解压`RVC-beta.7z`，运行`go-web.bat`以启动WebUI。
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仓库内还有一份`小白简易教程.doc`以供参考。
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@ -95,8 +96,8 @@ python infer-web.py
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+ [FFmpeg](https://github.com/FFmpeg/FFmpeg)
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+ [Ultimate Vocal Remover](https://github.com/Anjok07/ultimatevocalremovergui)
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+ [audio-slicer](https://github.com/openvpi/audio-slicer)
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## 感谢所有贡献者作出的努力
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<a href="https://github.com/liujing04/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI/graphs/contributors" target="_blank">
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<img src="https://contrib.rocks/image?repo=liujing04/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI" />
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</a>
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