Required only for pymss/MSST vocal separation

July 22, 2026 · View on GitHub

Çekme Temelli Ses Dönüşümü Web Arayüzü

Basit ve kullanımı kolay bir ses tınısı dönüştürme / ses değiştirici çerçevesi.

madewithlove


Lisans Huggingface

Değişiklik Geçmişi | SSS (Sıkça Sorulan Sorular)

İngilizce | 中文简体 | 日本語 | 한국어 (韓國語) | Français | Türkçe | Português

Burada Demo Video'muzu izleyebilirsiniz!

RVC Kullanarak Gerçek Zamanlı Ses Dönüşüm Yazılımı: w-okada/voice-changer

Ön eğitim modeli için veri kümesi neredeyse 50 saatlik yüksek kaliteli VCTK açık kaynak veri kümesini kullanır.

Yüksek kaliteli lisanslı şarkı veri setleri telif hakkı ihlali olmadan kullanımınız için eklenecektir.

Lütfen daha büyük parametrelere, daha fazla eğitim verisine sahip RVCv3'ün ön eğitimli temel modeline göz atın; daha iyi sonuçlar, değişmeyen çıkarsama hızı ve daha az eğitim verisi gerektirir.

Özet

Bu depo aşağıdaki özelliklere sahiptir:

  • Ton sızıntısını en aza indirmek için kaynak özelliğini en iyi çıkarımı kullanarak eğitim kümesi özelliği ile değiştirme;
  • Kolay ve hızlı eğitim, hatta nispeten zayıf grafik kartlarında bile;
  • Az miktarda veriyle bile nispeten iyi sonuçlar alın (>=10 dakika düşük gürültülü konuşma önerilir);
  • Timbraları değiştirmek için model birleştirmeyi destekleme (ckpt işleme sekmesi-> ckpt birleştir);
  • Kullanımı kolay Web arayüzü;
  • pymss/MSST modelini kullanarak hızla vokalleri ve enstrümanları ayırma.
  • En güçlü Yüksek tiz Ses Çıkarma Algoritması InterSpeech2023-RMVPE sessiz ses sorununu önlemek için kullanılır. En iyi sonuçları (önemli ölçüde) sağlar ve Crepe_full'den daha hızlı çalışır, hatta daha düşük kaynak tüketimi sağlar.
  • AMD/Intel sistemleri CPU bağımlılıklarını kullanır; Windows DirectML, Linux CPU kullanabilir.

Ortamın Hazırlanması

Bu dal Python 3.12 x64 için hazırlanmıştır. Tüm komutları depo kökünde çalıştırın. Ubuntu 24.04 x86_64 önerilir.

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 x64 kurduktan sonra sanal ortam oluşturun:

py -3.12 -m venv .venv
.venv\Scripts\activate
python -m pip install --upgrade pip setuptools wheel

Donanıma göre bağımlılık seçimi

DonanımKurulum
CPU, AMD, Intelrequirments_cpu_py312.txt kullanın; Windows DirectML, Linux CPU kullanabilir
NVIDIA RTX 50 serisiÖnce CUDA 12.8 Torch, ardından requirments_cu128_py312.txt
RTX 50 serisinden önceki NVIDIAÖnce CUDA 11.8 Torch, ardından requirments_cu118_py312.txt

CPU, AMD, Intel

python -m pip install -r requirments_cpu_py312.txt

NVIDIA RTX 50 serisi: iki aşama

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 serisinden önceki NVIDIA: iki aşama

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

Torch ve CUDA durumunu doğrulayın:

python -c "import torch; print('torch:', torch.__version__); print('cuda:', torch.version.cuda); print('cuda available:', torch.cuda.is_available())"

Paket kaynakları

Üç requirments_*.txt dosyasının başında paket kaynakları yer alır. Resmî kaynakları kullanmak için yalnızca --index-url ve --extra-index-url satırlarını değiştirin; sürümleri, CUDA eklerini ve iki aşamalı sırayı koruyun.

Default mirrorOfficial source
https://mirrors.pku.edu.cn/pypi/simplehttps://pypi.org/simple
https://mirrors.nju.edu.cn/pytorch/whl/cpuhttps://download.pytorch.org/whl/cpu
https://mirrors.nju.edu.cn/pytorch/whl/cu118https://download.pytorch.org/whl/cu118
https://mirrors.nju.edu.cn/pytorch/whl/cu128https://download.pytorch.org/whl/cu128

Modeller ve çalışma dizinleri

WebUI çalışma dizinlerini otomatik oluşturur. Modelleri Hugging Face model deposundan indirin ve şu yapıyı koruyun:

assets/
├── hubert_base/
│   ├── config.json
│   ├── preprocessor_config.json
│   └── pytorch_model.bin
├── rmvpe/rmvpe.pt
├── pretrained/
├── pretrained_v2/
├── pymss_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/pymss_weights/*
assets/weights/*.pth
assets/indices/*.index
logs/mute/*

Modelleri indirme

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 pymss/MSST vocal separation
hf download lj1995/VoiceConversionWebUI --revision main \
  --include "pymss_weights/*" --local-dir assets

Windows AMD/Intel DirectML ortamlarında ayrıca şu dosya gerekir:

hf download lj1995/VoiceConversionWebUI rmvpe.onnx --revision main \
  --local-dir assets/rmvpe

FFmpeg

Yukarıdaki Ubuntu komutu FFmpeg'i kurar. Windows'ta şu dosyaları depo köküne yerleştirin:

WebUI'yi başlatma

python webui.py

Grafik arayüzü olmayan Ubuntu sunucusu:

python webui.py --noautoopen

Varsayılan bağlantı noktası 7865'tir. .pth modellerini assets/weights/, .index dosyalarını assets/indices/ içine yerleştirin.

Krediler

Katkıda Bulunan Herkese Teşekkürler