杨老师的罗刹海市？ ( bobo科技分享站|最新、最前沿的科技咨询

一、制作思路：

1.对杨老师的歌曲进行干声和伴奏分离，歌曲数量越多，后期提取的声音特征就越明显，但也意味着处理时间会变长，差不多就好！

2.让AI对杨老师的声音进行训练，这个步骤非常吃显卡性能，训练好后会生成相应的训练文件。

3.用AI推理生成特定的声音，其实就是模拟声音。

二、开源项目：官方网址

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UVR5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根绝哑音问题。效果最好（显著地）但比crepe_full更快、资源占用更小
A卡I卡加速支持

1.环境配置

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

2.其他预模型准备

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:hubert_base.pt ./pretrained ./uvr5_weights 想测试v2版本模型的话，需要额外下载 ./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。