RVC;Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI

什么是"RVC;Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI"？

Retrieval-based Voice Conversion WebUI是一个基于VITS的简单易用的变声框架，可以帮助用户在不到10分钟的时间内训练出一个优质的变声模型。该框架采用了top1检索替换输入源特征为训练集特征的方法，有效避免了音色泄漏问题。用户可以在相对较差的显卡上快速进行训练，同时使用少量数据也能获得良好的结果。除此之外，用户还可以通过模型融合来改变音色，实现更多个性化的效果。

"RVC;Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI"有哪些功能？

Retrieval-based Voice Conversion WebUI具有以下主要功能：

• 使用top1检索替换输入源特征为训练集特征，避免音色泄漏
• 快速训练模型，即便在相对较差的显卡上也能快速进行
• 使用少量数据进行训练也能得到较好结果
• 可通过模型融合改变音色
• 提供简单易用的网页界面
• 支持调用UVR5模型进行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

产品特点：

Retrieval-based Voice Conversion WebUI的特点包括：

• 使用开源高质量VCTK训练集训练，无版权顾虑
• 实现端到端170ms延迟，可实现端到端90ms延迟（依赖硬件驱动支持）
• 提供简单易用的网页界面，方便用户操作
• 支持A卡I卡加速，提升训练效率
• 使用最先进的人声音高提取算法，效果显著

应用场景：

Retrieval-based Voice Conversion WebUI适用于以下场景：

• 语音变声应用，如将男性声音转换为女性声音或反之
• 音频处理领域，如音乐制作、语音合成等
• 语音识别和合成技术的研究和开发
• 音频编辑软件的功能拓展

"RVC;Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI"如何使用？

用户可以通过以下方式使用Retrieval-based Voice Conversion WebUI：

1. 安装所需依赖，包括Pytorch、torchvision等
2. 下载预模型和其他所需文件
3. 启动WebUI，即可开始使用

常见问题：

1. 什么是top1检索替换输入源特征为训练集特征？
   答：这是一种避免音色泄漏的方法，可以提高变声效果的质量。
2. 是否支持A卡I卡加速？
   答：是的，Retrieval-based Voice Conversion WebUI支持A卡I卡加速，可以提升训练效率。
3. 如何下载所需的预模型和其他文件？
   答：用户可以从Hugging Face space下载这些模型，具体操作可参考文档说明。