Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI 使用指南
Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI 使用指南Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI Easily train a good VC model with voice data <= 10 mins!https://cdn-static.gitcode.com/Group427321440.svg 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ret/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI
1. 项目先容
Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI 是一个基于 VITS 的简朴易用的声音转换框架。该项目利用近 50 小时高质量的开源 VCTK 训练集训练底子模型，无版权题目，用户可以自由使用。项目提供了一个及时声音转换的 GUI 界面，并支持模型融合来改变音色。
2. 项目快速启动
环境设置
[*] Python 版本要求：3.8 <= Python < 3.11。推荐使用捏造环境 venv 管理Python环境。
[*] 依赖安装：根据你的显卡范例，选择以下命令之一安装依赖。
[*]Nvidia GPU： pip install -r requirements/main.txt
[*]AMD/Intel GPU： pip install -r requirements/dml.txt
[*]AMD ROCM (Linux)： pip install -r requirements/amd.txt
[*]Intel IPEX (Linux)： pip install -r requirements/ipex.txt
[*] 启动脚本：在项目根目录实行以下命令，一键设置捏造环境、安装依赖并启动主程序。
sh ./run.sh
资源准备
项目需要一些位于 assets 文件夹中的模型文件来进行推理和训练。可以通过以下方式下载：
[*]自动查抄/下载：默认环境下，程序启动时会自动查抄所需资源的完备性。如果资源不完备，程序仍会继续启动。如果需要下载全部资源，请添加 --update 参数。
[*]手动下载：资源文件位于 Hugging Face space，可以在 tools 文件夹中找到下载脚本。
直接启动
使用以下命令启动 WebUI：
python web.py
对于需要使用 IPEX 技能的 I-card 用户（仅限 Linux），实行以下命令：
source /opt/intel/oneapi/setvars.sh
./run.sh
对于 Windows 用户，可以下载并解压 RVC-beta.7z，解压后双击 go-web.bat 一键启动程序。
3. 应用案例和最佳实践
（此处可以添加一些使用该项目标实际案例和最佳实践，例如怎样快速训练一个声音转换模型，怎样使用 GUI 界面进行及时声音转换等。）
4. 典型生态项目
（此处可以列出一些与 Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI 相关的生态项目，例如声音转换相关的其他开源项目、工具或库。）
Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI Easily train a good VC model with voice data <= 10 mins!https://cdn-static.gitcode.com/Group427321440.svg 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ret/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI
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