RVC-Studio 项目使用教程

RVC-Studio 项目使用教程

RVC-Studio The best looking and most functional webui for RVC related tasks. See website for UI demo: 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/rv/RVC-Studio

1. 项目的目录结构及介绍

RVC-Studio 项目的目录结构如下：

RVC-Studio/
├── devcontainer/
├── datasets/
├── dist/
├── i18n/
├── lib/
├── logs/
├── models/
├── output/
├── pages/
├── server/
├── songs/
├── webui/
├── .dockerignore
├── .gitignore
├── Dockerfile
├── Home.py
├── LICENSE
├── README.md
├── RVC_Studio.ipynb
├── api.py
├── conda-installer.bat
├── conda-start.bat
├── conda-uninstall.bat
├── config.py
├── docker-compose.yml
├── packages.txt
├── pitch_extraction.py
├── preprocessing_utils.py
├── requirements.txt
├── rvc_for_realtime.py
├── training_cli.py
├── tts_cli.py
├── uvr5_cli.py
└── vc_infer_pipeline.py

目录结构介绍

• devcontainer/: 包含开发容器的配置文件。
• datasets/: 用于存放数据集文件。
• dist/: 用于存放构建后的文件。
• i18n/: 国际化文件夹，存放多语言支持的文件。
• lib/: 存放项目依赖的库文件。
• logs/: 存放日志文件。
• models/: 存放训练好的模型文件。
• output/: 存放生成的输出文件。
• pages/: 存放Web界面的页面文件。
• server/: 存放服务器相关的文件。
• songs/: 存放歌曲文件。
• webui/: 存放Web用户界面的文件。
• .dockerignore: Docker忽略文件。
• .gitignore: Git忽略文件。
• Dockerfile: Docker构建文件。
• Home.py: 项目的启动文件。
• LICENSE: 项目的许可证文件。
• README.md: 项目的说明文档。
• RVC_Studio.ipynb: Jupyter Notebook文件，可能用于数据分析或模型训练。
• api.py: API接口文件。
• conda-installer.bat: Conda安装脚本。
• conda-start.bat: Conda启动脚本。
• conda-uninstall.bat: Conda卸载脚本。
• config.py: 项目的配置文件。
• docker-compose.yml: Docker Compose配置文件。
• packages.txt: 依赖包列表文件。
• pitch_extraction.py: 音高提取脚本。
• preprocessing_utils.py: 数据预处理工具脚本。
• requirements.txt: Python依赖包列表文件。
• rvc_for_realtime.py: 实时RVC处理脚本。
• training_cli.py: 训练命令行接口脚本。
• tts_cli.py: 文本转语音命令行接口脚本。
• uvr5_cli.py: 音频处理命令行接口脚本。
• vc_infer_pipeline.py: 语音转换推理流水线脚本。

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件是 Home.py。该文件是整个项目的入口，负责启动Web界面和相关的服务。

启动步骤

1. 安装依赖: 确保已经安装了所有依赖包，可以通过运行 pip install -r requirements.txt 来安装。
2. 启动项目: 运行 streamlit run Home.py 来启动项目。

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件是 config.py。该文件包含了项目的各种配置选项，如模型路径、数据集路径、日志级别等。

配置文件内容

# config.py

# 模型路径配置
MODEL_PATH = "models/"

# 数据集路径配置
DATASET_PATH = "datasets/"

# 日志级别配置
LOG_LEVEL = "INFO"

# 其他配置选项
# ...

配置文件的使用

在项目的其他脚本中，可以通过导入 config.py 来使用这些配置选项。例如：

from config import MODEL_PATH, DATASET_PATH, LOG_LEVEL

# 使用配置选项
model_path = MODEL_PATH
dataset_path = DATASET_PATH
log_level = LOG_LEVEL

通过这种方式，可以方便地管理和修改项目的配置。

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