10分钟语音训练专属AI音色RVC变声器新手完整指南【免费下载链接】Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUIEasily train a good VC model with voice data 10 mins!项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/re/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUIRetrieval-based-Voice-Conversion-WebUIRVC是一款基于VITS架构的开源变声框架用不超过10分钟的语音数据就能训练出可用的音色模型提供网页界面完成训练和转换支持实时变声。适合想克隆音色、做AI歌手、给游戏配音或直播变声的新手。 RVC变声器解决什么问题一句话定位RVC把你10分钟的录音变成一套换声卡之后任何音频输入都会用目标音色重新唱/说出来。适合的人群和场景AI歌手创作把清唱样本训成歌手音色配合伴奏翻唱直播与游戏实时变声界面端到端延迟可低至170ms用ASIO设备可到90ms配音制作批量转换游戏对话或旁白音频语音研究对比检索式语音转换与传统TTS的路线差异和传统方案的两个区别其一传统TTS/歌声合成往往需要小时级标注数据RVC推荐10~50分钟即可开训仓库作者本人常用5~10分钟高质量数据其二RVC用top1检索替换输入源特征为训练集特征的方式杜绝音色泄漏这是它在名字里带Retrieval-based的原因。⚙️ 装好RVC环境Python、显卡与ffmpeg组件要求备注系统Windows / Linux / macOSmacOS可用run.sh一键装依赖Python3.8建议3.9poetry方式建议3.7~3.10显卡4GB显存以上可用4GB显存如1060 3G官方建议放弃A卡/I卡走DirectML存储预模型数据集约10GBassets/下需放Hubert、预训练底模等ffmpeg必须安装读音频全靠它最小安装五步克隆仓库git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/re/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI安装PyTorch按官方指引选择CUDA版本再装依赖N卡用requirements.txtA卡/I卡用requirements-dml.txtpip install -r requirements.txt安装ffmpegUbuntu:sudo apt install ffmpegmacOS:brew install ffmpegWindows把ffmpeg.exe放根目录。下载预模型放到assets/hubert/hubert_base.pt、pretrained、pretrained_v2、uvr5_weights清单见仓库tools/目录下的下载脚本。使用RMVPE音高算法的把rmvpe.pt放到RVC根目录。⚠️ Windows用户若报llvmlite.dll缺失安装Visual C 2015-2022运行库x64后重启WebUI即可。 第一次跑通RVC训练推理主流程启动只需一条命令python infer-web.py默认监听7865端口--port可改浏览器自动打开。界面分四大页签模型推理、UVR5人声伴奏分离、训练、ckpt处理。首次训练按训练页签的编号步骤走step1 填实验配置输入实验名如mi-test选目标采样率40k/48k、是否带音高指导唱歌必选指定底模路径默认assets/pretrained_v2/f0G40k.pthstep2a 处理数据填训练音频文件夹程序自动遍历、去噪、按静音切分成短片段生成logs/实验名/0_gt_wavsstep2b 特征提取CPU/GPU提取音高f0GPU用HuBERT提256维v2为768维特征存到3_feature256/3_feature768step3 训练设保存频率、总轮数、batch_size点一键训练会依次完成上述全部步骤结束后自动训练FAISS索引训练完切到模型推理页签刷新音色列表选你的模型、上传一段音频、点转换就得到第一条换声结果。 RVC核心机制音高提取加检索式音色替换RVC的推理管线可以拆成三段音高提取→特征检索→VITS声码器合成。音高提取器F0负责从输入音频里抠出音高曲线再映射成1~255的整数序列声码器则按音高说话人embedding检索到的音色特征合成波形这是VITS路线的对抗训练生成器G判别器D训练从f0G40k.pth/f0D40k.pth底模热启动所以小数据也能收敛。检索部分藏在train_index函数里见infer-web.py它把训练集全部HuBERT特征存进FAISS的IVF{N},Flat索引推理时top1匹配出最接近的训练集音色特征去替换输入源特征。这样输入的音色信息被训练集音色覆盖底模再强也不会把声音带偏——这就是防音色泄漏的机制代价是音质会更贴近训练集本身水平。关键参数一览默认值均取自界面代码参数默认值推荐范围影响目标采样率40kv140k/48k越高越清晰显存与文件更大音高提取算法rmvpe_gpurmvpe / dio提速 / harvest低音好但慢 / pm适合歌声提速音高准确性RMVPE官方实测效果最好总训练轮数20差音质20~30高音质200以内轮数过高会把低音质放大而非带高batch_size显存GB数÷24GB卡1~28GB卡4越大越稳爆显存就减index_rate0.75训练集弱调高趋近1训练集强可降或不用索引检索特征占比越高越防泄漏、越贴训练集音色保护滑杆protect0.330~0.5调低保护更强保护清辅音和呼吸声防电音撕裂️ 三个能立刻上手的进阶技巧数据质量优先于一切官方FAQ建议10~50分钟低底噪语音录音路径避免空格、括号和中文目录会触发ffmpeg/utf8报错单条音频别太长否则提取音高阶段内存容易炸可以手工预切。显存和内存的平衡batch_size不够用时把提取音高和处理数据使用的CPU进程数默认按核数÷1.5自动填拉低4GB显存卡训练把batch_size压到1~2推理端可酌情调小configs/config.py结尾的x_pad、x_query、x_center、x_max。音色不纯就调index_rate想要混合音色就融合模型index_rate从0.75往1拉可压制音色泄漏ckpt处理页签的ckpt-merge支持按比例如0.5:0.5融合两个.pth还能从logs下的大checkpoint提取小模型导出60MB的可分享模型。 常见报错与排查方法症状原因解决方案优先级llvmlite.dll加载失败缺VC运行库装vc_redist.x64后重启高CUDA out of memory显存不足训练缩小batch_size推理调小x_pad等参数高一键训练结束没有index大训练集卡在加索引步骤重新点一次训练索引显示Training is done即训练已成功中Connection Error关了控制台黑窗口保持控制台运行中Expecting value: line 1 column 1本地或服务器开了代理关闭局域网/全局代理含autodl的http_proxy中推理听不到训练集音色模型没加载点刷新音色仍不行检查logs/实验名/log报错低三个补充分享模型请发weights/下60MB的.pth不要发logs/下几百MB的训练checkpoint直接拿去推理会报f0、tgt_sr等key缺失中途换采样率继续训练会报tensor size不匹配务必换新实验名想中断/续训用相同参数再点一次训练即可接着上次checkpoint。 项目资源导航官方文档与FAQdocs/cn/faq.md、docs/cn/Changelog_CN.md英文教程在docs/en/训练核心代码infer/modules/train/预处理、train.py推理与模型定义infer/lib/infer_pack/models.py、commons.py、F0Predictor命令行与批处理工具tools/含infer_cli.py、批量推理、ONNX导出实时变声入口gui_v1.py按角色给一条下一步新手读完docs/cn/faq.md的Q10和Q11数据时长与index_rate再用仓库自带示例跑通一次一键训练进阶试试UVR5页签分离人声伴奏配合批量推理做翻唱整轨开发者从infer-web.py的train1key函数读起它串联了预处理、特征提取、训练、建索引全流程收尾两件事决定成败10~50分钟的低底噪素材以及训练后别忘点训练索引生成index文件。现在就录一段干净的10分钟语音把路径填进step2a跑完你的第一次一键训练。【免费下载链接】Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUIEasily train a good VC model with voice data 10 mins!项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/re/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考