OPENGIT/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI
1
0
Fork 0
mirror of https://github.com/RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI.git synced 2025-05-07 04:09:06 +08:00
Code Issues Packages Projects Releases Wiki Activity
Retrieval-based-Voice-Conve.../docs/kr/README.ko.md
Pengoose b0fca77ea0
docs: sync READM.ko.md (#2051)
2024-05-12 23:59:46 +09:00

423 lines
15 KiB
Markdown
Raw Blame History

This file contains ambiguous Unicode characters

This file contains Unicode characters that might be confused with other characters. If you think that this is intentional, you can safely ignore this warning. Use the Escape button to reveal them.

<div align="center">
<h1>Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI</h1>
VITS 기반의 간단하고 사용하기 쉬운 음성 변환 프레임워크.<br><br>
[![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)
<img src="https://counter.seku.su/cmoe?name=rvc&theme=r34" /><br>
[![RVC v1](https://img.shields.io/badge/RVCv1-F9AB00?style=for-the-badge&logo=googlecolab&color=525252)](https://colab.research.google.com/github/RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI/blob/main/tools/ipynb/v1.ipynb)
[![RVC v2](https://img.shields.io/badge/RVCv2-F9AB00?style=for-the-badge&logo=googlecolab&color=525252)](https://colab.research.google.com/github/RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI/blob/main/tools/ipynb/v2.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)
[**업데이트 로그**](./Changelog_KO.md) | [**자주 묻는 질문**](./faq_ko.md) | [**AutoDL·5원으로 AI 가수 훈련**](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) | [**대조 실험 기록**](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) | [**온라인 데모**](https://modelscope.cn/studios/FlowerCry/RVCv2demo)
[**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) | [**Türkçe**](../tr/README.tr.md) | [**Português**](../pt/README.pt.md)
</div>
> 기본 모델은 50시간 가량의 고퀄리티 오픈 소스 VCTK 데이터셋을 사용하였으므로, 저작권상의 염려가 없으니 안심하고 사용하시기 바랍니다.
> 더 큰 매개변수, 더 큰 데이터, 더 나은 효과, 기본적으로 동일한 추론 속도, 더 적은 양의 훈련 데이터가 필요한 RVCv3의 기본 모델을 기대해 주십시오.
> 특정 지역에서 Hugging Face에 직접 연결할 수 없는 경우가 있으며, 성공적으로 연결해도 속도가 매우 느릴 수 있으므로, 모델/통합 패키지/도구의 일괄 다운로더를 특별히 소개합니다. [RVC-Models-Downloader](https://github.com/RVC-Project/RVC-Models-Downloader)
<table>
<tr>
<td align="center">훈련 및 추론 인터페이스</td>
<td align="center">실시간 음성 변환 인터페이스</td>
</tr>
<tr>
<td align="center"><img src="https://github.com/RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI/assets/129054828/092e5c12-0d49-4168-a590-0b0ef6a4f630"></td>
<td align="center"><img src="https://github.com/RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI/assets/129054828/730b4114-8805-44a1-ab1a-04668f3c30a6"></td>
</tr>
<tr>
<td align="center">go-web.bat</td>
<td align="center">go-realtime-gui.bat</td>
</tr>
<tr>
<td align="center">원하는 작업을 자유롭게 선택할 수 있습니다.</td>
<td align="center">우리는 이미 끝에서 끝까지 170ms의 지연을 실현했습니다. ASIO 입력 및 출력 장치를 사용하면 끝에서 끝까지 90ms의 지연을 달성할 수 있지만, 이는 하드웨어 드라이버 지원에 매우 의존적입니다.</td>
</tr>
</table>
## 소개
본 프로젝트는 다음과 같은 특징을 가지고 있습니다:
- top1 검색을 이용하여 입력 음색 특징을 훈련 세트 음색 특징으로 대체하여 음색의 누출을 방지
- 상대적으로 낮은 성능의 GPU에서도 빠른 훈련 가능
- 적은 양의 데이터로 훈련해도 좋은 결과를 얻을 수 있음 (최소 10분 이상의 저잡음 음성 데이터를 사용하는 것을 권장)
- 모델 융합을 통한 음색의 변조 가능 (ckpt 처리 탭->ckpt 병합 선택)
- 사용하기 쉬운 WebUI (웹 인터페이스)
- UVR5 모델을 이용하여 목소리와 배경음악의 빠른 분리;
- 최첨단 [음성 피치 추출 알고리즘 InterSpeech2023-RMVPE](#参考项目)을 사용하여 무성음 문제를 해결합니다. 효과는 최고(압도적)이며 crepe_full보다 더 빠르고 리소스 사용이 적음
- A카드와 I카드 가속을 지원
해당 프로젝트의 [데모 비디오](https://www.bilibili.com/video/BV1pm4y1z7Gm/)를 확인해보세요!
## 환경 설정
다음 명령은 Python 버전이 3.8 이상인 환경에서 실행해야 합니다.
### Windows/Linux/MacOS 등 플랫폼 공통 방법
아래 방법 중 하나를 선택하세요.
#### 1. pip를 통한 의존성 설치
1. Pytorch 및 의존성 모듈 설치, 이미 설치되어 있으면 생략. 참조: https://pytorch.org/get-started/locally/
```bash
pip install torch torchvision torchaudio
```
2. win 시스템 + Nvidia Ampere 아키텍처(RTX30xx) 사용 시, #21의 사례에 따라 pytorch에 해당하는 cuda 버전을 지정
```bash
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117
```
3. 자신의 그래픽 카드에 맞는 의존성 설치
- N카드
```bash
pip install -r requirements.txt
```
- A카드/I카드
```bash
pip install -r requirements-dml.txt
```
- A카드ROCM(Linux)
```bash
pip install -r requirements-amd.txt
```
- I카드IPEX(Linux)
```bash
pip install -r requirements-ipex.txt
```
#### 2. poetry를 통한 의존성 설치
Poetry 의존성 관리 도구 설치, 이미 설치된 경우 생략. 참조: https://python-poetry.org/docs/#installation
```bash
curl -sSL https://install.python-poetry.org | python3 -
```
poetry를 통한 의존성 설치
```bash
poetry install
```
### MacOS
`run.sh`를 통해 의존성 설치 가능
```bash
sh ./run.sh
```
<!--
## 其他资源准备
### 1. assets
> RVC需要位于`assets`文件夹下的一些模型资源进行推理和训练。
#### 自动检查/下载资源(默认)
> 默认情况下，RVC可在主程序启动时自动检查所需资源的完整性。
> 即使资源不完整，程序也将继续启动。
- 如果您希望下载所有资源，请添加`--update`参数
- 如果您希望跳过启动时的资源完整性检查，请添加`--nocheck`参数
#### 手动下载资源
> 所有资源文件均位于[Hugging Face space](https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/tree/main/)
> 你可以在`tools`文件夹找到下载它们的脚本
> 你也可以使用模型/整合包/工具的一键下载器：[RVC-Models-Downloader](https://github.com/RVC-Project/RVC-Models-Downloader)
以下是一份清单，包括了所有RVC所需的预模型和其他文件的名称。
- ./assets/hubert/hubert_base.pt
```bash
rvcmd assets/hubert # RVC-Models-Downloader command
```
- ./assets/pretrained
```bash
rvcmd assets/v1 # RVC-Models-Downloader command
```
- ./assets/uvr5_weights
```bash
rvcmd assets/uvr5 # RVC-Models-Downloader command
```
想使用v2版本模型的话，需要额外下载
- ./assets/pretrained_v2
```bash
rvcmd assets/v2 # RVC-Models-Downloader command
```
### 2. 安装 ffmpeg 工具
若已安装`ffmpeg`和`ffprobe`则可跳过此步骤。
#### Ubuntu/Debian 用户
```bash
sudo apt install ffmpeg
```
#### MacOS 用户
```bash
brew install ffmpeg
```
#### Windows 用户
下载后放置在根目录。
```bash
rvcmd tools/ffmpeg # RVC-Models-Downloader command
```
- 下载[ffmpeg.exe](https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/blob/main/ffmpeg.exe)
- 下载[ffprobe.exe](https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/blob/main/ffprobe.exe)
### 3. 下载 rmvpe 人声音高提取算法所需文件
如果你想使用最新的RMVPE人声音高提取算法，则你需要下载音高提取模型参数并放置于`assets/rmvpe`。
- 下载[rmvpe.pt](https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/blob/main/rmvpe.pt)
```bash
rvcmd assets/rmvpe # RVC-Models-Downloader command
```
#### 下载 rmvpe 的 dml 环境(可选, A卡/I卡用户)
- 下载[rmvpe.onnx](https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/blob/main/rmvpe.onnx)
```bash
rvcmd assets/rmvpe # RVC-Models-Downloader command
```
### 4. AMD显卡Rocm(可选, 仅Linux)
如果你想基于AMD的Rocm技术在Linux系统上运行RVC，请先在[这里](https://rocm.docs.amd.com/en/latest/deploy/linux/os-native/install.html)安装所需的驱动。
若你使用的是Arch Linux，可以使用pacman来安装所需驱动：
````
pacman -S rocm-hip-sdk rocm-opencl-sdk
````
对于某些型号的显卡，你可能需要额外配置如下的环境变量（如：RX6700XT）：
````
export ROCM_PATH=/opt/rocm
export HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION=10.3.0
````
同时确保你的当前用户处于`render`与`video`用户组内：
````
sudo usermod -aG render $USERNAME
sudo usermod -aG video $USERNAME
````
## 开始使用
### 直接启动
使用以下指令来启动 WebUI
```bash
python infer-web.py
```
### Linux/MacOS 用户
```bash
./run.sh
```
### 对于需要使用IPEX技术的I卡用户(仅Linux)
```bash
source /opt/intel/oneapi/setvars.sh
./run.sh
```
### 使用整合包 (Windows 用户)
下载并解压`RVC-beta.7z`，解压后双击`go-web.bat`即可一键启动。
```bash
rvcmd packs/general/latest # RVC-Models-Downloader command
```
## 参考项目
+ [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)
+ [Vocal pitch extraction:RMVPE](https://github.com/Dream-High/RMVPE)
+ The pretrained model is trained and tested by [yxlllc](https://github.com/yxlllc/RMVPE) and [RVC-Boss](https://github.com/RVC-Boss).
## 感谢所有贡献者作出的努力
<a href="https://github.com/RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI/graphs/contributors" target="_blank">
<img src="https://contrib.rocks/image?repo=RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI" />
</a>
translate to Korean
-->
## 기타 사전 훈련된 모델 준비
### assets
> RVC는 추론과 훈련을 위해 assets 폴더 하위에 사전 훈련된 모델이 필요합니다.
#### 자동 검사/다운로드 리소스(기본값)
> 기본적으로 RVC는 시작할 때 필요한 리소스의 무결성을 자동으로 확인할 수 있습니다.
> 리소스가 불완전하더라도 프로그램은 계속 실행됩니다.
- 모든 리소스를 다운로드하려면 `--update` 매개변수를 추가하세요
- 시작 시 리소스 무결성 검사를 건너뛰려면 `--nocheck` 매개변수를 추가하세요
#### 리소스 수동 다운로드
> 모든 리소스 파일은 [Hugging Face space](https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/tree/main/)에 있습니다.
> 이들을 다운로드하는 스크립트는 `tools` 폴더에서 찾을 수 있습니다.
> 모델/통합 패키지/도구의 일괄 다운로더를 사용할 수도 있습니다: [RVC-Models-Downloader](https://github.com/RVC-Project/RVC-Models-Downloader)
다음은 RVC에 필요한 모든 사전 훈련된 모델과 기타 파일의 목록입니다.
- ./assets/hubert/hubert_base.pt
```bash
rvcmd assets/hubert # RVC-Models-Downloader command
```
- ./assets/pretrained
```bash
rvcmd assets/v1 # RVC-Models-Downloader command
```
- ./assets/uvr5_weights
```bash
rvcmd assets/uvr5 # RVC-Models-Downloader command
```
v2 버전 모델을 사용하려면 추가로 다음을 다운로드해야 합니다.
- ./assets/pretrained_v2
```bash
rvcmd assets/v2 # RVC-Models-Downloader command
```
### 2. ffmpeg 설치
`ffmpeg`와 `ffprobe`가 이미 설치되어 있다면 건너뜁니다.
#### Ubuntu/Debian 사용자
```bash
sudo apt install ffmpeg
```
#### MacOS 사용자
```bash
brew install ffmpeg
```
#### Windows 사용자
다운로드 후 루트 디렉토리에 배치.
- [ffmpeg.exe 다운로드](https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/blob/main/ffmpeg.exe)
- [ffprobe.exe 다운로드](https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/blob/main/ffprobe.exe)
### 3. RMVPE 인간 음성 피치 추출 알고리즘에 필요한 파일 다운로드
최신 RMVPE 인간 음성 피치 추출 알고리즘을 사용하려면 음피치 추출 모델 매개변수를 다운로드하고 RVC 루트 디렉토리에 배치해야 합니다.
- [rmvpe.pt 다운로드](https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/blob/main/rmvpe.pt)
#### dml 환경의 RMVPE 다운로드(선택사항, A카드/I카드 사용자)
- [rmvpe.onnx 다운로드](https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/blob/main/rmvpe.onnx)
### 4. AMD 그래픽 카드 Rocm(선택사항, Linux만 해당)
Linux 시스템에서 AMD의 Rocm 기술을 기반으로 RVC를 실행하려면 [여기](https://rocm.docs.amd.com/en/latest/deploy/linux/os-native/install.html)에서 필요한 드라이버를 먼저 설치하세요.
Arch Linux를 사용하는 경우 pacman을 사용하여 필요한 드라이버를 설치할 수 있습니다.
```
pacman -S rocm-hip-sdk rocm-opencl-sdk
```
일부 모델의 그래픽 카드(예: RX6700XT)의 경우, 다음과 같은 환경 변수를 추가로 설정해야 할 수 있습니다.
```
export ROCM_PATH=/opt/rocm
export HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION=10.3.0
```
동시에 현재 사용자가 `render` 및 `video` 사용자 그룹에 속해 있는지 확인하세요.
```
sudo usermod -aG render $USERNAME
sudo usermod -aG video $USERNAME
```
## 시작하기
### 직접 시작
다음 명령어로 WebUI를 시작하세요
```bash
python infer-web.py
```
### 통합 패키지 사용
`RVC-beta.7z`를 다운로드하고 압축 해제
#### Windows 사용자
`go-web.bat` 더블 클릭
#### MacOS 사용자
```bash
sh ./run.sh
```
### IPEX 기술이 필요한 I카드 사용자를 위한 지침(Linux만 해당)
```bash
source /opt/intel/oneapi/setvars.sh
```
## 참조 프로젝트
- [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)
- [Vocal pitch extraction:RMVPE](https://github.com/Dream-High/RMVPE)
- 사전 훈련된 모델은 [yxlllc](https://github.com/yxlllc/RMVPE)와 [RVC-Boss](https://github.com/RVC-Boss)에 의해 훈련되고 테스트되었습니다.
## 모든 기여자들의 노력에 감사드립니다
<a href="https://github.com/RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI/graphs/contributors" target="_blank">
<img src="https://contrib.rocks/image?repo=RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI" />
</a>
Reference in New Issue View Git Blame Copy Permalink