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使用了RVC的实时语音转换: w-okada/voice-changer
底模使用接近50小时的开源高质量VCTK训练集训练，无版权方面的顾虑，请大家放心使用
请期待RVCv3的底模，参数更大，数据更大，效果更好，基本持平的推理速度，需要训练数据量更少。
本仓库具有以下特点
以下指令需在 Python 版本大于3.8的环境中执行。
(Windows/Linux)
首先通过 pip 安装主要依赖:
# 安装Pytorch及其核心依赖，若已安装则跳过
# 参考自: https://pytorch.org/get-started/locally/
pip install torch torchvision torchaudio
#如果是win系统+Nvidia Ampere架构(RTX30xx)，根据 #21 的经验，需要指定pytorch对应的cuda版本
#pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117
可以使用 poetry 来安装依赖：
# 安装 Poetry 依赖管理工具, 若已安装则跳过
# 参考自: https://python-poetry.org/docs/#installation
curl -sSL https://install.python-poetry.org | python3 -
# 通过poetry安装依赖
poetry install
你也可以通过 pip 来安装依赖：
N卡：
pip install -r requirements.txt
A卡/I卡：
pip install -r requirements-dml.txt
Mac 用户可以通过 run.sh 来安装依赖：
sh ./run.sh
RVC需要其他一些预模型来推理和训练。
你可以从我们的Hugging Face space下载到这些模型。
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
./assets/pretrained
./assets/uvr5_weights
想测试v2版本模型的话，需要额外下载
./assets/pretrained_v2
如果你正在使用Windows，则你可能需要这个文件，若ffmpeg和ffprobe已安装则跳过; ubuntu/debian 用户可以通过apt install ffmpeg来安装这2个库, Mac 用户则可以通过brew install ffmpeg来安装 (需要预先安装brew)
./ffmpeg
https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/blob/main/ffmpeg.exe
./ffprobe
https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/blob/main/ffprobe.exe
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RVC根目录
https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/blob/main/rmvpe.pt
A卡I卡用户需要的dml环境要请下载
https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/blob/main/rmvpe.onnx
之后使用以下指令来启动WebUI:
python infer-web.py
如果你正在使用Windows 或 macOS，你可以直接下载并解压RVC-beta.7z，前者可以运行go-web.bat以启动WebUI，后者则运行命令sh ./run.sh以启动WebUI。
仓库内还有一份小白简易教程.doc以供参考。
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