Required only for UVR5 vocal separation
July 19, 2026 · View on GitHub
Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI
簡單하고 使用하기 쉬운 音色變換/變聲器 프레임워크.
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示範映像을 確認해 보세요!
RVC를活用한實時間音聲變換: w-okada/voice-changer
基本모델은 50時間假量의 高品質 오픈 소스 VCTK 데이터셋을 使用하였으므로, 著作權上의 念慮가 없으니 安心하고 使用하시기 바랍니다.
著作權問題가 없는 高品質의 노래를 以後에도 繼續해서 訓練할 豫定입니다.
紹介
本Repo는 다음과 같은 特徵을 가지고 있습니다:
- top1檢索을利用하여 入力音色特徵을 訓練세트音色特徵으로 代替하여 音色의漏出을 防止;
- 相對的으로 낮은性能의 GPU에서도 빠른訓練可能;
- 적은量의 데이터로 訓練해도 좋은 結果를 얻을 수 있음 (最小10分以上의 低雜음音聲데이터를 使用하는 것을 勸獎);
- 모델融合을通한 音色의 變調可能 (ckpt處理탭->ckpt混合選擇);
- 使用하기 쉬운 WebUI (웹 使用者인터페이스);
- UVR5 모델을 利用하여 목소리와 背景音樂의 빠른 分離;
環境의 準備
이 브랜치는 Python 3.12 x64를 對象으로 합니다. 모든 命令은 저장소 根目錄에서 실행하세요. Ubuntu 24.04 x86_64를 권장합니다.
Ubuntu 24.04
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
Python 3.12 x64를 설치한 뒤 假想環境을 만드세요.
py -3.12 -m venv .venv
.venv\Scripts\activate
python -m pip install --upgrade pip setuptools wheel
하드웨어別 依存性
| 하드웨어 | 設置 方法 |
|---|---|
| CPU, AMD, Intel | requirments_cpu_py312.txt 使用. Windows는 DirectML, Linux는 CPU 使用 |
| NVIDIA RTX 50 系列 | CUDA 12.8 Torch를 먼저 설치한 뒤 requirments_cu128_py312.txt 設置 |
| RTX 50 系列 以前 NVIDIA | CUDA 11.8 Torch를 먼저 설치한 뒤 requirments_cu118_py312.txt 設置 |
CPU, AMD, Intel
python -m pip install -r requirments_cpu_py312.txt
NVIDIA RTX 50 系列：2段階 設置
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
RTX 50 系列 以前 NVIDIA：2段階 設置
Torch와 CUDA 狀態를 確認하세요.
python -c "import torch; print('torch:', torch.__version__); print('cuda:', torch.version.cuda); print('cuda available:', torch.cuda.is_available())"
패키지 來源
세 개의 requirments_*.txt 上端에 下載 來源이 있습니다. 공식 소스를 사용할 때는 --index-url과 --extra-index-url만 교체하고 버전, CUDA 접미사, 2段階 순서는 유지하세요.
| 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 |
모델과 運行 目錄
WebUI는 運行 目錄를 자동 생성합니다. Hugging Face 모델 저장소에서 모델을 받고 다음 구조를 유지하세요.
assets/
├── hubert_base/
│ ├── config.json
│ ├── preprocessor_config.json
│ └── pytorch_model.bin
├── rmvpe/rmvpe.pt
├── pretrained/
├── pretrained_v2/
├── uvr5_weights/
├── weights/ # user RVC .pth models
└── indices/ # user .index files
logs/
└── mute/ # training silence samples
# Exact paths used by the code
assets/hubert_base/config.json
assets/hubert_base/preprocessor_config.json
assets/hubert_base/pytorch_model.bin
assets/rmvpe/rmvpe.pt
assets/pretrained/*.pth
assets/pretrained_v2/*.pth
assets/uvr5_weights/*
assets/weights/*.pth
assets/indices/*.index
logs/mute/*
모델 下載
python -m pip install --upgrade huggingface_hub
# Required for inference and feature extraction
hf download lj1995/VoiceConversionWebUI --revision main \
--include "hubert_base/*" --local-dir assets
hf download lj1995/VoiceConversionWebUI rmvpe.pt --revision main \
--local-dir assets/rmvpe
# Required for v1/v2 training
hf download lj1995/VoiceConversionWebUI --revision main \
--include "pretrained/*" "pretrained_v2/*" --local-dir assets
hf download lj1995/VoiceConversionWebUI mute.zip --revision main \
--local-dir .model-downloads
python -m zipfile -e .model-downloads/mute.zip logs
# Required only for UVR5 vocal separation
hf download lj1995/VoiceConversionWebUI --revision main \
--include "uvr5_weights/*" --local-dir assets
Windows AMD/Intel DirectML 환경에는 다음 파일도 필요합니다.
hf download lj1995/VoiceConversionWebUI rmvpe.onnx --revision main \
--local-dir assets/rmvpe
FFmpeg
위 Ubuntu 명령은 FFmpeg를 설치합니다. Windows에서는 다음 파일을 저장소 根目錄에 배치하세요.
WebUI 始作
python webui.py
화면이 없는 Ubuntu 서버:
python webui.py --noautoopen
基本 포트는 7865입니다. .pth 모델은 assets/weights/, .index 파일은 assets/indices/에 배치하세요.