> 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。
| 训练推理界面 |
实时变声界面 |
|
|
| go-webui.bat |
go-realtime_gui.bat |
| 可以自由选择想要执行的操作。 |
我们已经实现端到端170ms延迟。如使用ASIO输入输出设备，已能实现端到端90ms延迟，但非常依赖硬件驱动支持。 |
## 简介
本仓库具有以下特点
+ 使用top1检索替换输入源特征为训练集特征来杜绝音色泄漏
+ 即便在相对较差的显卡上也能快速训练
+ 使用少量数据进行训练也能得到较好结果(推荐至少收集10分钟低底噪语音数据)
+ 可以通过模型融合来改变音色(借助ckpt处理选项卡中的ckpt-merge)
+ 简单易用的网页界面
+ 可调用pymss/MSST模型来快速分离人声和伴奏
+ 使用最先进的[人声音高提取算法InterSpeech2023-RMVPE](#参考项目)根绝哑音问题，速度快、资源占用小
+ A卡/I卡使用 CPU 依赖方案；Windows 可使用 DirectML，Linux 使用 CPU
点此查看我们的[演示视频](https://www.bilibili.com/video/BV1pm4y1z7Gm/) !
## 环境配置
本分支面向 **Python 3.12 x64**，请先进入仓库根目录。Ubuntu 推荐使用 Ubuntu 24.04 x86_64。
### Ubuntu 24.04
```bash
sudo apt update
sudo apt install -y python3.12 python3.12-venv python3.12-dev ffmpeg unzip libsndfile1 libportaudio2
python3.12 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
python -m pip install --upgrade pip setuptools wheel
```
### Windows
安装 Python 3.12 x64 后创建虚拟环境：
```powershell
py -3.12 -m venv .venv
.venv\Scripts\activate
python -m pip install --upgrade pip setuptools wheel
```
### 按硬件选择依赖
| 硬件 | 安装方式 |
| --- | --- |
| CPU、AMD、Intel | 使用 `requirments_cpu_py312.txt`；Windows 可使用 DirectML，Linux 使用 CPU |
| NVIDIA RTX 50 系 | 先安装 CUDA 12.8 版 Torch，再安装 `requirments_cu128_py312.txt` |
| NVIDIA RTX 50 系以前 | 先安装 CUDA 11.8 版 Torch，再安装 `requirments_cu118_py312.txt` |
#### CPU、AMD、Intel
```bash
python -m pip install -r requirments_cpu_py312.txt
```
#### NVIDIA RTX 50 系：两阶段安装
```bash
python -m pip install torch==2.7.1+cu128 torchaudio==2.7.1+cu128 \
--index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128 \
--extra-index-url https://pypi.org/simple
python -m pip install -r requirments_cu128_py312.txt
```
#### NVIDIA RTX 50 系以前：两阶段安装
```bash
python -m pip install torch==2.7.1+cu118 torchaudio==2.7.1+cu118 \
--index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 \
--extra-index-url https://pypi.org/simple
python -m pip install -r requirments_cu118_py312.txt
```
检查 Torch 与 CUDA 状态：
```bash
python -c "import torch; print('torch:', torch.__version__); print('cuda:', torch.version.cuda); print('cuda available:', torch.cuda.is_available())"
```
### 修改下载源
三个 `requirments_*.txt` 顶部已经包含下载源。中国大陆用户可保留默认镜像；需要使用官方源时，只替换 `--index-url` 和 `--extra-index-url`，保留包版本、CUDA 后缀和两阶段顺序。
| Default mirror | Official source |
| --- | --- |
| `https://mirrors.pku.edu.cn/pypi/simple` | `https://pypi.org/simple` |
| `https://mirrors.nju.edu.cn/pytorch/whl/cpu` | `https://download.pytorch.org/whl/cpu` |
| `https://mirrors.nju.edu.cn/pytorch/whl/cu118` | `https://download.pytorch.org/whl/cu118` |
| `https://mirrors.nju.edu.cn/pytorch/whl/cu128` | `https://download.pytorch.org/whl/cu128` |
## 模型与运行目录
WebUI 会自动创建运行目录。模型请从 [Hugging Face 模型仓库](https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/tree/main) 下载，并保持以下路径：
```
…
```
### 下载模型
```
…
```
仅 Windows AMD/Intel DirectML 环境还需要：
```bash
hf download lj1995/VoiceConversionWebUI rmvpe.onnx --revision main \
--local-dir assets/rmvpe
```
### FFmpeg
Ubuntu 已在前面的系统依赖命令中安装 FFmpeg。Windows 用户可把下面两个文件放到项目根目录：
- [ffmpeg.exe](https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/resolve/main/ffmpeg.exe?download=true)
- [ffprobe.exe](https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/resolve/main/ffprobe.exe?download=true)
## 开始使用
启动 WebUI：
```bash
python webui.py
```
无桌面的 Ubuntu 服务器：
```bash
python webui.py --noautoopen
```
默认服务监听端口为 `7865`。用户自己的 `.pth` 模型放入 `assets/weights/`，`.index` 文件放入 `assets/indices/`。
## 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)
+ [pymss-project/pymss](https://github.com/pymss-project/pymss)
+ [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