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【获取资源】 RVC-Project基础语音转换Web UI安装配置完全指南

【免费下载链接】Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI 语音数据小于等于10分钟也可以用来训练一个优秀的变声模型！项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/re/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI

你是否曾因复杂的语音转换工具配置流程而却步？是否想在普通电脑上快速搭建属于自己的语音转换系统？本文将带你从零开始，通过简单的步骤完成Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI（简称RVC）的安装与配置，无需专业知识，10分钟即可开启语音转换之旅。读完本文后，你将能够：

正确配置RVC运行环境
获取并安装必要的预训练模型
启动WebUI进行语音转换
解决常见的安装与运行问题

项目简介

Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI是一个基于VITS的语音转换框架，具有训练速度快、数据需求量少（推荐至少10分钟语音数据）、界面友好等特点。该项目支持多种显卡加速，包括N卡、A卡和I卡，即使在配置较低的设备上也能流畅运行。

主要功能特点

使用top1检索替换输入源特征，有效避免音色泄漏
支持少量数据训练（推荐10-50分钟低底噪语音）
提供简单易用的网页界面，无需命令行操作
集成UVR5模型，可快速分离人声和伴奏
采用RMVPE人声音高提取算法，解决传统方法的哑音问题

界面展示

RVC提供两种主要操作界面，分别适用于不同场景：

训练推理界面	实时变声界面

通过go-web.bat启动	通过go-realtime-gui.bat启动
支持模型训练与语音转换	端到端低延迟实时变声，最低可达90ms

环境配置

系统要求

操作系统：Windows 10/11、Linux或MacOS
Python版本：3.8及以上
显卡要求：Nvidia、AMD或Intel显卡（推荐至少4GB显存）
存储空间：至少10GB可用空间

安装步骤

1. 获取项目代码

首先需要获取项目代码，可通过以下命令克隆仓库：

git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/re/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI.git
cd Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI

2. 安装依赖包

根据你的显卡类型选择对应的依赖安装方式：

Windows/Linux/MacOS通用方法

# 安装Pytorch及其核心依赖
pip install torch torchvision torchaudio

# 根据显卡类型安装对应依赖
# N卡
pip install -r requirements.txt

# A卡/I卡
pip install -r requirements-dml.txt

# A卡ROCM(Linux)
pip install -r requirements-amd.txt

# I卡IPEX(Linux)
pip install -r requirements-ipex.txt

Windows系统特殊情况

如果是Windows系统且使用Nvidia Ampere架构(RTX30xx)显卡，需要指定Pytorch对应的CUDA版本：

pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117

MacOS用户

MacOS用户可直接通过run.sh脚本安装依赖：

sh ./run.sh

3. 安装FFmpeg

RVC需要FFmpeg进行音频处理，根据你的操作系统安装：

Ubuntu/Debian用户：
```
sudo apt install ffmpeg
```
MacOS用户：
```
brew install ffmpeg
```
Windows用户：下载ffmpeg.exe和ffprobe.exe，放置在项目根目录。

预模型准备

RVC需要一些预训练模型来进行推理和训练，可通过项目提供的脚本自动获取。

获取资产文件

项目提供了自动化脚本用于下载所需的预模型和其他文件：

# Windows用户
tools\dlmodels.bat

# Linux/MacOS用户
sh tools/dlmodels.sh

这些脚本将自动获取以下必要文件：

./assets/hubert/hubert_base.pt
./assets/pretrained
./assets/uvr5_weights
若使用v2版本模型，还需下载./assets/pretrained_v2

获取RMVPE模型

RVC使用最新的RMVPE人声音高提取算法，需要下载对应的模型参数：

下载rmvpe.pt，放置于项目根目录。
A卡/I卡用户还需下载rmvpe.onnx。

启动WebUI

完成上述配置后，即可启动RVC的Web界面：

基本启动方式

python infer-web.py

使用整合包启动

对于Windows用户，项目提供了便捷的批处理文件：

双击go-web.bat启动训练推理界面
双击go-realtime-gui.bat启动实时变声界面

I卡用户特殊启动方式（仅Linux）

source /opt/intel/oneapi/setvars.sh
python infer-web.py

启动成功后，浏览器会自动打开Web界面，或手动访问http://localhost:7897。

常见问题解决

在安装和使用过程中，可能会遇到一些常见问题，以下是解决方案：

1. 路径问题导致的错误

问题描述：ffmpeg error或utf8 error。

解决方案：确保音频文件路径不包含空格、括号等特殊符号，训练集音频避免使用中文路径。详细说明参见常见问题解答。

2. 训练结束没有索引文件

问题描述：一键训练结束后没有生成以"added"开头的索引文件。

解决方案：这可能是因为训练集太大导致添加索引步骤卡住。可尝试再次点击"训练索引"按钮。详细说明参见常见问题解答。

3. 显存不足问题

问题描述：Cuda out of memory错误。

解决方案：

训练时：缩小batch size（最小可设为1）
推理时：修改config.py结尾的x_pad、x_query、x_center、x_max参数
4G以下显存的显卡（如1060 3G）可能无法正常运行

详细说明参见常见问题解答。

4. llvmlite.dll相关错误

问题描述：Windows平台出现"OSError: Could not load shared object file: llvmlite.dll"。

解决方案：安装vc_redist.x64.exe。

进阶使用指南

模型分享

RVC的模型分享需要注意：

用于分享的模型是weights文件夹下大小约60+MB的pth文件
不要分享logs文件夹下的大型pth文件，这些是用于继续训练的
推荐将模型和索引文件打包成zip文件分享

详细说明参见常见问题解答。

继续训练

若需要中断后继续训练，可按以下步骤操作：

关闭WebUI控制台，双击go-web.bat重启程序
使用相同的实验名，点击训练模型，系统会自动接着上次的进度继续训练

详细说明参见常见问题解答。

总结与资源

通过本文的指南，你已经掌握了RVC的基本安装、配置和使用方法。RVC作为一款强大的语音转换工具，即使在普通电脑上也能实现高质量的语音转换效果。

后续学习

探索模型融合功能，通过ckpt处理选项卡实现音色调整
尝试高级参数调优，提升转换质量
参与社区讨论，分享你的使用经验和模型

希望本文能帮助你顺利搭建RVC语音转换系统，开启你的语音创作之旅！如有其他问题，欢迎查阅项目文档或参与社区交流。

如果觉得本指南对你有帮助，请点赞、收藏并关注项目更新，以便获取最新功能和使用技巧！

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考

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