Merge branch 'Precision-audio-processing' of https://github.com/autumnmotor/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI into Precision-audio-processing

.github/workflows/push_format.yml

@@ -5,15 +5,11 @@ on:
     branches:
       - main
 
+permissions:
+  contents: write
+  pull-requests: write
 jobs:
   push_format:
-    permissions:
-      actions: write
-      checks: write
-      contents: write
-      issues: write
-      repository-projects: write
-      pull-requests: write
     runs-on: ubuntu-latest
     steps:
       - uses: actions/checkout@v3

Changelog_CN.md

@@ -1,42 +1,23 @@
-20230409
+### 20230409
+- 修正训练参数，提升显卡平均利用率，A100最高从25%提升至90%左右，V100:50%->90%左右，2060S:60%->85%左右，P40:25%->95%左右，训练速度显著提升
+- 修正参数：总batch_size改为每张卡的batch_size
+- 修正total_epoch：最大限制100解锁至1000；默认10提升至默认20
+- 修复ckpt提取识别是否带音高错误导致推理异常的问题
+- 修复分布式训练每个rank都保存一次ckpt的问题
+- 特征提取进行nan特征过滤
+- 修复静音输入输出随机辅音or噪声的问题（老版模型需要重做训练集重训）
 
- 1-修正训练参数，提升显卡平均利用率，A100最高从25%提升至90%左右，V100:50%->90%左右，2060S:60%->85%左右，P40:25%->95%左右，训练速度显著提升
+### 20230416更新
-
+- 新增本地实时变声迷你GUI，双击go-realtime-gui.bat启动
- 2-修正参数：总batch_size改为每张卡的batch_size
+- 训练推理均对<50Hz的频段进行滤波过滤
-
+- 训练推理音高提取pyworld最低音高从默认80下降至50,50-80hz间的男声低音不会哑
-&emsp;3-修正total_epoch：最大限制100解锁至1000；默认10提升至默认20
+- WebUI支持根据系统区域变更语言（现支持en_US，ja_JP，zh_CN，zh_HK，zh_SG，zh_TW，不支持的默认en_US）
-
+- 修正部分显卡识别（例如V100-16G识别失败，P4识别失败）
-&emsp;4-修复ckpt提取识别是否带音高错误导致推理异常的问题
-
-&emsp;5-修复分布式训练每个rank都保存一次ckpt的问题
-
-&emsp;6-特征提取进行nan特征过滤
-
-&emsp;7-修复静音输入输出随机辅音or噪声的问题（老版模型需要重做训练集重训）
-
-20230416更新
-
-&emsp;1-新增本地实时变声迷你GUI，双击go-realtime-gui.bat启动
-  
-&emsp;2-训练推理均对<50Hz的频段进行滤波过滤
-  
-&emsp;3-训练推理音高提取pyworld最低音高从默认80下降至50,50-80hz间的男声低音不会哑
-  
-&emsp;4-WebUI支持根据系统区域变更语言（现支持en_US，ja_JP，zh_CN，zh_HK，zh_SG，zh_TW，不支持的默认en_US）
-  
-&emsp;5-修正部分显卡识别（例如V100-16G识别失败，P4识别失败）
-
-后续计划：
-
-&emsp;1-收集呼吸wav加入训练集修正呼吸变声电音的问题
-
-&emsp;2-研究更优的默认faiss索引配置，计划将索引打包进weights/xxx.pth中，取消推理界面的 特征/检索库 选择
-
-&emsp;3-根据显存情况和显卡架构自动给到最优配置（batch size，训练集切块，推理音频长度相关的config，训练是否fp16），未来所有>=4G显存的>=pascal架构的显卡都可以训练或推理，而<4G显存的显卡不会进行支持
-
-&emsp;4-我们正在训练增加了歌声训练集的底模，未来会公开
-
-&emsp;5-推理音高识别选项加入"是否开启中值滤波"
-
-&emsp;6-增加选项:每次epoch保存的小模型均进行提取; 增加选项:设置默认测试集音频，每次保存的小模型均在保存后对其进行推理导出，用户可试听（来选择哪个中间epoch最好）
 
+### 后续计划：
+- 收集呼吸wav加入训练集修正呼吸变声电音的问题
+- 研究更优的默认faiss索引配置，计划将索引打包进weights/xxx.pth中，取消推理界面的 特征/检索库 选择
+- 根据显存情况和显卡架构自动给到最优配置（batch size，训练集切块，推理音频长度相关的config，训练是否fp16），未来所有>=4G显存的>=pascal架构的显卡都可以训练或推理，而<4G显存的显卡不会进行支持
+- 我们正在训练增加了歌声训练集的底模，未来会公开
+- 推理音高识别选项加入"是否开启中值滤波"
+- 增加选项:每次epoch保存的小模型均进行提取; 增加选项:设置默认测试集音频，每次保存的小模型均在保存后对其进行推理导出，用户可试听（来选择哪个中间epoch最好）

extract_locale.py

@@ -28,3 +28,4 @@ process("gui.py")
 # Save as a JSON file
 with open("./i18n/zh_CN.json", "w", encoding="utf-8") as f:
     json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=4)
+    f.write("\n")

gui.py

@@ -1,4 +1,5 @@
-import os,sys
+import os, sys
+
 now_dir = os.getcwd()
 sys.path.append(now_dir)
 import PySimpleGUI as sg
@@ -15,7 +16,6 @@ from infer_pack.models import SynthesizerTrnMs256NSFsid, SynthesizerTrnMs256NSFs
 from i18n import I18nAuto
 
 i18n = I18nAuto()
-print(i18n.language_map)
 device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
 
 
@@ -32,10 +32,11 @@ class RVC:
         self.f0_max = 1100
         self.f0_mel_min = 1127 * np.log(1 + self.f0_min / 700)
         self.f0_mel_max = 1127 * np.log(1 + self.f0_max / 700)
+        if index_rate != 0:
             self.index = faiss.read_index(index_path)
-        self.index_rate = index_rate
-        """NOT YET USED"""
             self.big_npy = np.load(npy_path)
+            print("index search enabled")
+        self.index_rate = index_rate
         model_path = hubert_path
         print("load model(s) from {}".format(model_path))
         models, saved_cfg, task = checkpoint_utils.load_model_ensemble_and_task(
@@ -110,11 +111,7 @@ class RVC:
             feats = self.model.final_proj(logits[0])
 
         ####索引优化
-        if (
+        if hasattr(self, "index") and hasattr(self, "big_npy") and self.index_rate != 0:
-            isinstance(self.index, type(None)) == False
-            and isinstance(self.big_npy, type(None)) == False
-            and self.index_rate != 0
-        ):
             npy = feats[0].cpu().numpy().astype("float32")
             _, I = self.index.search(npy, 1)
             npy = self.big_npy[I.squeeze()].astype("float16")
@@ -122,6 +119,8 @@ class RVC:
                 torch.from_numpy(npy).unsqueeze(0).to(device) * self.index_rate
                 + (1 - self.index_rate) * feats
             )
+        else:
+            print("index search FAIL or disabled")
 
         feats = F.interpolate(feats.permute(0, 2, 1), scale_factor=2).permute(0, 2, 1)
         torch.cuda.synchronize()

i18n/ja_JP.json

@@ -11,17 +11,17 @@
     "选择音高提取算法,输入歌声可用pm提速,harvest低音好但巨慢无比": "ピッチ抽出アルゴリズムを選択してください。歌声の場合は、pmを使用して速度を上げることができます。低音が重要な場合は、harvestを使用できますが、非常に遅くなります。",
     "特征检索库文件路径": "特徴量検索データベースのファイルパス",
     "特征文件路径": "特徴量ファイルのパス",
-    "F0曲线文件, 可选, 一行一个音高, 代替默认F0及升降调": "F0曲线文件, 可选, 一行一个音高, 代替默认F0及升降调",
+    "F0曲线文件, 可选, 一行一个音高, 代替默认F0及升降调": "F0(最低共振周波数)カーブファイル(オプション、1行に1ピッチ、デフォルトのF0(最低共振周波数)とエレベーションを置き換えます。)",
     "转换": "変換",
     "输出信息": "出力情報",
     "输出音频(右下角三个点,点了可以下载)": "出力音声(右下の三点をクリックしてダウンロードできます)",
-    "批量转换, 输入待转换音频文件夹, 或上传多个音频文件, 在指定文件夹(默认opt)下输出转换的音频. ": "批量转换, 输入待转换音频文件夹, 或上传多个音频文件, 在指定文件夹(默认opt)下输出转换的音频. ",
+    "批量转换, 输入待转换音频文件夹, 或上传多个音频文件, 在指定文件夹(默认opt)下输出转换的音频. ": "一括変換、変換する音声フォルダを入力、または複数の音声ファイルをアップロードし、指定したフォルダ(デフォルトのopt)に変換した音声を出力します。",
     "指定输出文件夹": "出力フォルダを指定してください",
     "检索特征占比": "検索特徴率",
     "输入待处理音频文件夹路径(去文件管理器地址栏拷就行了)": "処理対象音声フォルダーのパスを入力してください(ファイルマネージャのアドレスバーからコピーしてください)",
     "也可批量输入音频文件, 二选一, 优先读文件夹": "複数の音声ファイルを一括で入力することもできますが、フォルダーを優先して読み込みます",
     "伴奏人声分离": "伴奏とボーカルの分離",
-    "人声伴奏分离批量处理, 使用UVR5模型. <br>不带和声用HP2, 带和声且提取的人声不需要和声用HP5<br>合格的文件夹路径格式举例: E:\\codes\\py39\\vits_vc_gpu\\白鹭霜华测试样例(去文件管理器地址栏拷就行了)": "人声伴奏分离批量处理, 使用UVR5模型. <br>不带和声用HP2, 带和声且提取的人声不需要和声用HP5<br>合格的文件夹路径格式举例: E:\\codes\\py39\\vits_vc_gpu\\白鹭霜华测试样例(去文件管理器地址栏拷就行了)",
+    "人声伴奏分离批量处理, 使用UVR5模型. <br>不带和声用HP2, 带和声且提取的人声不需要和声用HP5<br>合格的文件夹路径格式举例: E:\\codes\\py39\\vits_vc_gpu\\白鹭霜华测试样例(去文件管理器地址栏拷就行了)": "UVR5モデルを使用した、声帯分離バッチ処理です。<br>HP2はハーモニー、ハーモニーのあるボーカルとハーモニーのないボーカルを抽出したものはHP5を使ってください <br>フォルダーパスの形式例: E:\\codes\\py39\\vits_vc_gpu\\白鹭霜华测试样例(エクスプローラーのアドレスバーからコピーするだけです)",
     "输入待处理音频文件夹路径": "処理するオーディオファイルのフォルダパスを入力してください",
     "模型": "モデル",
     "指定输出人声文件夹": "人の声を出力するフォルダを指定してください",
@@ -60,7 +60,7 @@
     "要置入的模型信息": "挿入するモデル情報",
     "保存的模型名不带后缀": "拡張子のない保存するモデル名",
     "融合": "フュージョン",
-    "修改模型信息(仅支持weights文件夹下提取的小模型文件)": "修改模型信息(仅支持weights文件夹下提取的小模型文件)",
+    "修改模型信息(仅支持weights文件夹下提取的小模型文件)": "モデル情報の修正(weightsフォルダから抽出された小さなモデルファイルのみ対応)",
     "模型路径": "モデルパス",
     "要改的模型信息": "変更するモデル情報",
     "保存的文件名, 默认空为和源文件同名": "保存するファイル名、デフォルトでは空欄で元のファイル名と同じ名前になります",
@@ -68,18 +68,18 @@
     "查看模型信息(仅支持weights文件夹下提取的小模型文件)": "モデル情報を表示する(小さいモデルファイルはweightsフォルダーからのみサポートされています)",
     "查看": "表示",
     "模型提取(输入logs文件夹下大文件模型路径),适用于训一半不想训了模型没有自动提取保存小文件模型,或者想测试中间模型的情况": "モデル抽出(ログフォルダー内の大きなファイルのモデルパスを入力)、モデルを半分までトレーニングし、自動的に小さいファイルモデルを保存しなかったり、中間モデルをテストしたい場合に適用されます。",
-    "保存名": "保存するファイル名",
+    "保存名": "保存ファイル名",
     "模型是否带音高指导,1是0否": "モデルに音高ガイドを付けるかどうか、1は付ける、0は付けない",
     "提取": "抽出",
     "招募音高曲线前端编辑器": "音高曲線フロントエンドエディターを募集",
     "加开发群联系我xxxxx": "開発グループに参加して私に連絡してくださいxxxxx",
     "点击查看交流、问题反馈群号": "クリックして交流、問題フィードバックグループ番号を表示",
     "xxxxx": "xxxxx",
-    "加载模型": "モデルをロードする",
+    "加载模型": "モデルをロード",
     "Hubert模型": "Hubert模型",
-    "选择.pth文件": ".pthファイルを選択する",
+    "选择.pth文件": ".pthファイルを選択",
-    "选择.index文件": ".indexファイルを選択する",
+    "选择.index文件": ".indexファイルを選択",
-    "选择.npy文件": ".npyファイルを選択する",
+    "选择.npy文件": ".npyファイルを選択",
     "输入设备": "入力デバイス",
     "输出设备": "出力デバイス",
     "音频设备(请使用同种类驱动)": "オーディオデバイス(同じ種類のドライバーを使用してください)",
@@ -93,7 +93,7 @@
     "输入降噪": "入力ノイズの低減",
     "输出降噪": "出力ノイズの低減",
     "性能设置": "パフォーマンス設定",
-    "开始音频转换": "音声変換を開始する",
+    "开始音频转换": "音声変換を開始",
-    "停止音频转换": "音声変換を停止する",
+    "停止音频转换": "音声変換を停止",
     "推理时间(ms):": "推論時間(ms):"
 }

i18n/locale_diff.py

@@ -42,3 +42,4 @@ for lang_file in languages:
     # Save the updated language file
     with open(lang_file, "w", encoding="utf-8") as f:
         json.dump(lang_data, f, ensure_ascii=False, indent=4)
+        f.write("\n")

infer-web.py

@@ -139,8 +139,17 @@ def vc_single(
         if hubert_model == None:
             load_hubert()
         if_f0 = cpt.get("f0", 1)
-        file_index = file_index.strip(" ").strip('"').strip("\n").strip('"').strip(" ").replace("trained","added")#防止小白写错，自动帮他替换掉
+        file_index = (
-        file_big_npy = file_big_npy.strip(" ").strip('"').strip("\n").strip('"').strip(" ")
+            file_index.strip(" ")
+            .strip('"')
+            .strip("\n")
+            .strip('"')
+            .strip(" ")
+            .replace("trained", "added")
+        )  # 防止小白写错，自动帮他替换掉
+        file_big_npy = (
+            file_big_npy.strip(" ").strip('"').strip("\n").strip('"').strip(" ")
+        )
         audio_opt = vc.pipeline(
             hubert_model,
             net_g,

requirements.txt

@@ -4,7 +4,8 @@ scipy==1.9.3
 librosa==0.9.2
 llvmlite==0.39.0
 fairseq==0.12.2
-faiss-cpu==1.7.2
+faiss-cpu==1.7.0; sys_platform == "darwin"
+faiss-cpu==1.7.2; sys_platform != "darwin"
 gradio
 Cython
 future>=0.18.3

trainset_preprocess_pipeline_print.py

@@ -39,7 +39,7 @@ class PreProcess:
             max_sil_kept=150,
         )
         self.sr = sr
-        self.bh, self.ah = signal.butter(N=5, Wn=48, btype='high', fs=self.sr)
+        self.bh, self.ah = signal.butter(N=5, Wn=48, btype="high", fs=self.sr)
         self.per = 3.7
         self.overlap = 0.3
         self.tail = self.per + self.overlap

vc_infer_pipeline.py

@@ -5,7 +5,9 @@ from config import x_pad, x_query, x_center, x_max
 import scipy.signal as signal
 import pyworld, os, traceback, faiss
 from scipy import signal
-bh, ah = signal.butter(N=5, Wn=48, btype='high', fs=16000)
+
+bh, ah = signal.butter(N=5, Wn=48, btype="high", fs=16000)
+
 
 class VC(object):
     def __init__(self, tgt_sr, device, is_half):