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RVC를 활용한 실시간 음성변환: w-okada/voice-changer

기본 모델은 50시간 가량의 고퀄리티 오픈 소스 VCTK 데이터셋을 사용하였으므로, 저작권상의 염려가 없으니 안심하고 사용하시기 바랍니다.

저작권 문제가 없는 고퀄리티의 노래를 이후에도 계속해서 훈련할 예정입니다.

본 Repo는 다음과 같은 특징을 가지고 있습니다:

• top1 검색을 이용하여 입력 음색 특징을 훈련 세트 음색 특징으로 대체하여 음색의 누출을 방지;
• 상대적으로 낮은 성능의 GPU에서도 빠른 훈련 가능;
• 적은 양의 데이터로 훈련해도 좋은 결과를 얻을 수 있음 (최소 10분 이상의 저잡음 음성 데이터를 사용하는 것을 권장);
• 모델 융합을 통한 음색의 변조 가능 (ckpt 처리 탭->ckpt 병합 선택);
• 사용하기 쉬운 WebUI (웹 인터페이스);
• UVR5 모델을 이용하여 목소리와 배경음악의 빠른 분리;

poetry를 통해 dependecies를 설치하는 것을 권장합니다.

다음 명령은 Python 버전 3.8 이상의 환경에서 실행되어야 합니다:

# PyTorch 관련 주요 dependencies 설치, 이미 설치되어 있는 경우 건너뛰기 가능
# 참조: https://pytorch.org/get-started/locally/
pip install torch torchvision torchaudio

# Windows + Nvidia Ampere Architecture(RTX30xx)를 사용하고 있다면, https://github.com/RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI/issues/21 에서 명시된 것과 같이 PyTorch에 맞는 CUDA 버전을 지정해야 합니다.
#pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117

# Poetry 설치, 이미 설치되어 있는 경우 건너뛰기 가능
# Reference: https://python-poetry.org/docs/#installation
curl -sSL https://install.python-poetry.org | python3 -

# Dependecies 설치
poetry install

pip를 활용하여 dependencies를 설치하여도 무방합니다.

pip install -r requirements.txt

RVC 모델은 추론과 훈련을 위하여 다른 사전 모델이 필요합니다.

Huggingface space를 통해서 다운로드 할 수 있습니다.

다음은 RVC에 필요한 사전 모델 및 기타 파일 목록입니다:

hubert_base.pt

./pretrained

./uvr5_weights

# Windows를 사용하는 경우 이 사전도 필요할 수 있습니다. FFmpeg가 설치되어 있으면 건너뛰어도 됩니다.
ffmpeg.exe

그 후 이하의 명령을 사용하여 WebUI를 시작할 수 있습니다:

python infer-web.py

Windows를 사용하는 경우 RVC-beta.7z를 다운로드 및 압축 해제하여 RVC를 직접 사용하거나 go-web.bat을 사용하여 WebUi를 시작할 수 있습니다.

• ContentVec
• VITS
• HIFIGAN
• Gradio
• FFmpeg
• Ultimate Vocal Remover
• audio-slicer