曾经有一位年轻的音乐爱好者，他对声音的变化充满了浓厚兴趣。然而，他一直感到无奈，因为要实现声音的转换似乎需要高昂的成本和专业的设备。但是有一天，他发现了一个神奇的工具，一个名为"Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI"的项目。这个项目让他能够以前所未有的简单方式改变声音，他的音乐世界因此而翻开了新的一页。
掌握声音的魔法
音乐、娱乐和创作中声音的变化一直是一个令人着迷的领域。无论是将一首歌曲的声音转化为不同的风格，还是将自己的声音变成卡通角色，声音转换技术都有着广泛的应用。但是在过去，要实现声音的转换通常需要专业的音频工程师和昂贵的设备。
然而，随着技术的进步，现在有了一种全新的声音转换框架，名为"Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI"，它是基于VITS（Variational Inference Text-to-Speech）的，提供了一个简单易用的界面，让任何人都能够轻松实现声音的转换。
什么是"Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI"？
"Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI"是一个开源项目，旨在提供一个基于VITS的声音转换框架，它具有以下特点：
1. 减少音色泄漏
通过使用前1名检索（Top1 retrieval）来替换源特征为训练集特征，"Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI"能够显著减少音色泄漏，确保声音转换的质量。
2. 简单快速的训练
即使在相对较弱的图形卡上，"Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI"也能够进行简单快速的训练。这意味着你不需要昂贵的硬件来开始声音转换项目。
3. 少量数据也能获得良好结果
"Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI"支持使用少量数据进行训练，即使只有10分钟的低噪音语音，也能够获得相对好的结果。
4. 模型融合以改变音色
如果你想改变音色，"Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI"支持模型融合，让你能够实现更多样化的声音效果。
5. 易于使用的Web界面
"Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI"提供了一个易于使用的Web界面，让你能够轻松进行声音转换，无需复杂的命令行操作。
6. 强大的高音声音提取算法
"Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI"使用了一种最强大的高音声音提取算法，确保声音转换时不会出现静音问题。这个算法比传统的方法更快速，资源消耗更低，效果更好。
7. 跨硬件支持
"Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI"支持Nvidia、AMD、Intel等不同品牌的图形卡，让你可以选择最适合你的硬件来进行声音转换。
准备环境
在使用"Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI"之前，你需要准备好以下环境：
安装主要依赖项
首先，你需要安装Python 3.8或更高版本，并通过pip安装以下主要依赖项：
# 安装PyTorch相关核心依赖项，如果已安装则跳过
pip install torch torchvision torchaudio如果你使用的是Windows，并且有Nvidia的Ampere架构（RTX30xx）的显卡，你需要根据这个链接的经验，指定与PyTorch相对应的cuda版本进行安装。
如果你使用的是Linux，并且有AMD显卡，你需要使用以下命令来安装适用于ROCm 5.4.2的PyTorch版本：
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/rocm5.4.2使用Poetry安装其他依赖项
你可以使用Poetry来安装"Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI"的其他依赖项：
# 安装Poetry依赖管理工具，如果已安装则跳过
curl -sSL https://install.python-poetry.org | python3 -
# 安装项目依赖项
poetry install如果你不使用Poetry，也可以使用pip来安装它们：
# 对于Nvidia显卡用户
pip install -r requirements.txt
# 对于Windows上的AMD/Intel显卡用户（使用DirectML）：
pip install -r requirements-dml.txt
# 对于Linux / WSL上使用Python 3.10的Intel ARC显卡用户：
pip install -r requirements-ipex.txt
# 对于Linux上的AMD显卡用户（使用ROCm）：
pip install -r requirements-amd.txt准备
其他预训练模型
"Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI"需要其他预训练模型来进行推断和训练。你需要从他们的Huggingface空间下载这些模型。
以下是"Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI"所需的预训练模型和其他文件的列表：
- ./assets/hubert/hubert_base.pt
- ./assets/pretrained
- ./assets/uvr5_weights
如果你想测试模型的v2版本，还需要下载以下文件：
- ./assets/pretrained_v2
- ./assets/pretrained_v2
如果你使用Windows，可能还需要下载以下两个文件，如果已经安装了FFmpeg和FFprobe，则可以跳过：
- ffmpeg.exe
- ffprobe.exe
最后，如果你想使用最新的SOTA RMVPE（Real-time Multif0 Voice Pitch Estimation）声音提取算法，你需要下载RMVPE权重文件，并将其放在"Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI"的根目录中。
- rmvpe.pt
对于AMD/Intel显卡用户，还需要下载以下文件：
- rmvpe.onnx
如何使用"Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI"
一旦你准备好了环境和预训练模型，你就可以开始使用"Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI"了。如果你使用的是Windows或macOS，你可以下载并解压"RVC-beta.7z"，然后使用"go-web.bat"（Windows）或"sh ./run.sh"（macOS）来启动Web界面。
如果你使用的是Linux，可以使用以下命令启动Web界面：
python infer-web.py如果你使用的是Intel ARC显卡，需要在启动Web界面之前运行source /opt/intel/oneapi/setvars.sh命令。
如果你使用的是Linux，并且有AMD显卡（使用ROCm），可以按照这里的说明安装所有必需的驱动程序。然后运行上述命令启动Web界面。
结语
"Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI"是一个令人惊叹的工具，它为声音转换提供了前所未有的简便性和效果。无论你是音乐制作人、娱乐爱好者还是创作者，都可以借助这个框架来实现声音的变换和创造。不再需要昂贵的设备和复杂的操作，现在你可以轻松地探索声音的奇妙世界。
如果你对声音转换技术感兴趣，不妨尝试一下"Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI"，你会被它的功能和便利性所折服的。
