Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI

Un framework simple et facile à utiliser pour la conversion vocale (modificateur de voix) basé sur VITS

[![madewithlove](https://img.shields.io/badge/made_with-%E2%9D%A4-red?style=for-the-badge&labelColor=orange )](https://github.com/RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI)
[![Open In Colab](https://img.shields.io/badge/Colab-F9AB00?style=for-the-badge&logo=googlecolab&color=525252)](https://colab.research.google.com/github/RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI/blob/main/Retrieval_based_Voice_Conversion_WebUI.ipynb) [![Licence](https://img.shields.io/badge/LICENSE-MIT-green.svg?style=for-the-badge)](https://github.com/RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI/blob/main/LICENSE) [![Huggingface](https://img.shields.io/badge/🤗%20-Spaces-yellow.svg?style=for-the-badge)](https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/tree/main/) [![Discord](https://img.shields.io/badge/RVC%20Developers-Discord-7289DA?style=for-the-badge&logo=discord&logoColor=white)](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)
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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