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https://github.com/RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI.git
synced 2024-12-29 19:15:04 +08:00
improved Japanese translation. (#101)
This commit is contained in:
Kazuki
GitHub
parent
58397a92dc
commit
aca68fad09
@ -21,45 +21,45 @@ VITSに基づく使いやすい音声変換（voice changer）framework<br><br>
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[**English**](./README.en.md) | [**中文简体**](../README.md) | [**日本語**](./README.ja.md)
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> デモ動画は[こちら](https://www.bilibili.com/video/BV1pm4y1z7Gm/)でご覧ください
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> デモ動画は[こちら](https://www.bilibili.com/video/BV1pm4y1z7Gm/)でご覧ください。
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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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> 基底modelを訓練(training)したのは、約50時間の高品質なオープンソースのデータセット。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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> 著作権侵害を心配することなく使用できるように、基底モデルは約50時間の高品質なオープンソースデータセットで訓練されています。
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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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> 今後も、次々と使用許可のある高品質な歌声の資料集を追加し、基底モデルを訓練する予定です。
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## はじめに
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本repoは下記の特徴があります
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本リポジトリには下記の特徴があります。
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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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+ Top1検索を用いることで、生の特徴量を訓練用データセット特徴量に変換し、トーンリーケージを削減します。
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+ 比較的貧弱なGPUでも、高速かつ簡単に訓練できます。
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+ 少量のデータセットからでも、比較的良い結果を得ることができます。（10分以上のノイズの少ない音声を推奨します。）
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+ モデルを融合することで、音声を混ぜることができます。（ckpt processingタブの、ckpt mergeを使用します。）
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+ 使いやすいWebUI。
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+ UVR5 Modelも含んでいるため、人の声とBGMを素早く分離できます。
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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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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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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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下記のコマンドは、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install。install済の場合はskip
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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省略。
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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、 #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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# PyTorch関連の依存関係をinstall。install済の場合はskip
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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省略。
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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install
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# Poetry経由で依存関係をインストール
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poetry install
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```
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pipでも依存関係のinstallが可能です:
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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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**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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@ -68,11 +68,11 @@ pip install -r requirements.txt
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```
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## 基底modelsを準備
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RVCは推論/訓練のために、様々な事前訓練を行った基底modelsが必要です。
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RVCは推論/訓練のために、様々な事前訓練を行った基底モデルを必要とします。
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modelsは[Hugging Face space](https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/tree/main/)からダウンロードできます。
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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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以下は、RVCに必要な基底モデルやその他のファイルの一覧です。
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```bash
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hubert_base.pt
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@ -80,16 +80,16 @@ hubert_base.pt
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./uvr5_weights
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# ffmpegがすでにinstallされている場合はskip
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# ffmpegがすでにinstallされている場合は省略
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./ffmpeg
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```
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その後、下記のcommandでWebUIを起動
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その後、下記のコマンドでWebUIを起動します。
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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、直接に`RVC-beta.7z`をダウンロード後に展開し、`go-web.bat`をclickでWebUIを起動。(7zipが必要です)
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Windowsをお使いの方は、直接`RVC-beta.7z`をダウンロード後に展開し、`go-web.bat`をクリックすることで、WebUIを起動することができます。(7zipが必要です。)
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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（中国語版のみ）。
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## 参考プロジェクト
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+ [ContentVec](https://github.com/auspicious3000/contentvec/)
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