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<h1>Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI</h1>
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Uma estrutura de conversão de voz fácil de usar baseada em VITS.<br><br>
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[](https://github.com/RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI)
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<img src="https://counter.seku.su/cmoe?name=rvc&theme=r34" /><br>
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[](https://colab.research.google.com/github/RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI/blob/main/tools/ipynb/v1.ipynb)
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[](https://colab.research.google.com/github/RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI/blob/main/tools/ipynb/v2.ipynb)
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[](https://github.com/RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI/blob/main/LICENSE)
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[](https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/tree/main/)
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[](https://discord.gg/HcsmBBGyVk)
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</div>
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[**Changelog**](https://github.com/RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI/blob/main/docs/Changelog_EN.md) | [**FAQ (Frequently Asked Questions)**](https://github.com/RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI/wiki/FAQ-(Frequently-Asked-Questions))
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[**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)) | [**Türkçe**](../tr/README.tr.md) | [**Português**](../pt/README.pt.md)
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Confira nosso [Vídeo de demonstração](https://www.bilibili.com/video/BV1pm4y1z7Gm/) aqui!
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Treinamento/Inferência WebUI：go-web.bat
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GUI de conversão de voz em tempo real：go-realtime-gui.bat
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> O dataset para o modelo de pré-treinamento usa quase 50 horas de conjunto de dados de código aberto VCTK de alta qualidade.
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> Dataset de músicas licenciadas de alta qualidade serão adicionados ao conjunto de treinamento, um após o outro, para seu uso, sem se preocupar com violação de direitos autorais.
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> Aguarde o modelo básico pré-treinado do RVCv3, que possui parâmetros maiores, mais dados de treinamento, melhores resultados, velocidade de inferência inalterada e requer menos dados de treinamento para treinamento.
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## Resumo
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Este repositório possui os seguintes recursos:
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+ Reduza o vazamento de tom substituindo o recurso de origem pelo recurso de conjunto de treinamento usando a recuperação top1;
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+ Treinamento fácil e rápido, mesmo em placas gráficas relativamente ruins;
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+ Treinar com uma pequena quantidade de dados também obtém resultados relativamente bons (>=10min de áudio com baixo ruído recomendado);
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+ Suporta fusão de modelos para alterar timbres (usando guia de processamento ckpt-> mesclagem ckpt);
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+ Interface Webui fácil de usar;
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+ Use o modelo UVR5 para separar rapidamente vocais e instrumentos.
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+ Use o mais poderoso algoritmo de extração de voz de alta frequência [InterSpeech2023-RMVPE](#Credits) para evitar o problema de som mudo. Fornece os melhores resultados (significativamente) e é mais rápido, com consumo de recursos ainda menor que o Crepe_full.
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+ Suporta aceleração de placas gráficas AMD/Intel.
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+ Aceleração de placas gráficas Intel ARC com suporte para IPEX.
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## Preparando o ambiente
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Os comandos a seguir precisam ser executados no ambiente Python versão 3.8 ou superior.
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(Windows/Linux)
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Primeiro instale as dependências principais através do pip:
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```bash
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# Instale as dependências principais relacionadas ao PyTorch, pule se instaladas
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# Referência: https://pytorch.org/get-started/locally/
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pip install torch torchvision torchaudio
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#Para arquitetura Windows + Nvidia Ampere (RTX30xx), você precisa especificar a versão cuda correspondente ao pytorch de acordo com a experiência de https://github.com/RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI/issues/ 21
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#pip instalar tocha torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117
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#Para placas Linux + AMD, você precisa usar as seguintes versões do pytorch:
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#pip instalar tocha torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/rocm5.4.2
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```
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Então pode usar poesia para instalar as outras dependências:
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```bash
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# Instale a ferramenta de gerenciamento de dependências Poetry, pule se instalada
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# Referência: https://python-poetry.org/docs/#installation
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curl -sSL https://install.python-poetry.org | python3 -
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#Instale as dependências do projeto
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poetry install
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```
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Você também pode usar pip para instalá-los:
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```bash
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for Nvidia graphics cards
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pip install -r requirements.txt
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for AMD/Intel graphics cards on Windows (DirectML)：
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pip install -r requirements-dml.txt
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for Intel ARC graphics cards on Linux / WSL using Python 3.10:
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pip install -r requirements-ipex.txt
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for AMD graphics cards on Linux (ROCm):
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pip install -r requirements-amd.txt
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```
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Usuários de Mac podem instalar dependências via `run.sh`:
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```bash
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sh ./run.sh
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```
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## Preparação de outros Pré-modelos
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RVC requer outros pré-modelos para inferir e treinar.
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```bash
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#Baixe todos os modelos necessários em https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/tree/main/
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python tools/download_models.py
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```
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Ou apenas baixe-os você mesmo em nosso [Huggingface space](https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/tree/main/).
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Aqui está uma lista de pré-modelos e outros arquivos que o RVC precisa:
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```bash
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./assets/hubert/hubert_base.pt
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./assets/pretrained
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./assets/uvr5_weights
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Downloads adicionais são necessários se você quiser testar a versão v2 do modelo.
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./assets/pretrained_v2
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Se você deseja testar o modelo da versão v2 (o modelo da versão v2 alterou a entrada do recurso dimensional 256 do Hubert + final_proj de 9 camadas para o recurso dimensional 768 do Hubert de 12 camadas e adicionou 3 discriminadores de período), você precisará baixar recursos adicionais
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./assets/pretrained_v2
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#Se você estiver usando Windows, também pode precisar desses dois arquivos, pule se FFmpeg e FFprobe estiverem instalados
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ffmpeg.exe
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https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/blob/main/ffmpeg.exe
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ffprobe.exe
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https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/blob/main/ffprobe.exe
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Se quiser usar o algoritmo de extração de tom vocal SOTA RMVPE mais recente, você precisa baixar os pesos RMVPE e colocá-los no diretório raiz RVC
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https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/blob/main/rmvpe.pt
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Para usuários de placas gráficas AMD/Intel, você precisa baixar:
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https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/blob/main/rmvpe.onnx
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```
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Os usuários de placas gráficas Intel ARC precisam executar o comando `source /opt/intel/oneapi/setvars.sh` antes de iniciar o Webui.
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Em seguida, use este comando para iniciar o Webui:
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```bash
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python infer-web.py
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```
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Se estiver usando Windows ou macOS, você pode baixar e extrair `RVC-beta.7z` para usar RVC diretamente usando `go-web.bat` no Windows ou `sh ./run.sh` no macOS para iniciar o Webui.
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## Suporte ROCm para placas gráficas AMD (somente Linux)
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Para usar o ROCm no Linux, instale todos os drivers necessários conforme descrito [aqui](https://rocm.docs.amd.com/en/latest/deploy/linux/os-native/install.html).
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No Arch use pacman para instalar o driver:
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pacman -S rocm-hip-sdk rocm-opencl-sdk
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Talvez você também precise definir estas variáveis de ambiente (por exemplo, em um RX6700XT):
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export ROCM_PATH=/opt/rocm
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export HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION=10.3.0
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````
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Verifique também se seu usuário faz parte do grupo `render` e `video`:
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sudo usermod -aG render $USERNAME
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sudo usermod -aG video $USERNAME
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Depois disso, você pode executar o WebUI:
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```bash
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python infer-web.py
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```
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## Credits
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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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+ [Gradio](https://github.com/gradio-app/gradio)
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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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+ [Vocal pitch extraction:RMVPE](https://github.com/Dream-High/RMVPE)
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+ The pretrained model is trained and tested by [yxlllc](https://github.com/yxlllc/RMVPE) and [RVC-Boss](https://github.com/RVC-Boss).
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## Thanks to all contributors for their efforts
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<a href="https://github.com/RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI/graphs/contributors" target="_blank">
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<img src="https://contrib.rocks/image?repo=RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI" />
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</a>
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