[Японский](/README_ja.md) [Корейский](/README_ko.md) [Английский](/README_en.md) ## Что нового! - Мы выпустили продукт-сестру - клиент Text To Speech. - Вы можете насладиться генерацией голоса через простой интерфейс. - Подробнее [здесь](https://github.com/w-okada/ttsclient). - Код тренировки Beatrice V2 теперь доступен! - [Репозиторий кода тренировки](https://huggingface.co/fierce-cats/beatrice-trainer) - [Версия для Colab](https://github.com/w-okada/beatrice-trainer-colab) - v.2.0.61-alpha - [ЗДЕСЬ](https://github.com/w-okada/voice-changer/tree/v.2) - Новые функции: - Теперь можно задавать продолжительность перекрёстного затухания. - Исправления: - Исправлена проблема, при которой неиспользуемые элементы модели влияли на производительность при объединении моделей, путём установки их значений в ноль. - v.2.0.60-alpha - Новые функции: - [Тёмный режим](https://github.com/w-okada/voice-changer/issues/1306) - [Возвращение PyTorch RMVPE](https://github.com/w-okada/voice-changer/issues/1319) - [Выбор эксклюзивного режима WASAPI](https://github.com/w-okada/voice-changer/issues/1305) - v.2.0.58-alpha - [ЗДЕСЬ](https://github.com/w-okada/voice-changer/tree/v.2) - Новые функции: - SIO Broadcasting - Встроенный ngrok (экспериментальный) - Улучшения: - Оптимизация для мобильных телефонов. - Исправления: - Неправильное отображение сообщений CUI на macOS - v.2.0.55-alpha - [ЗДЕСЬ](https://github.com/w-okada/voice-changer/tree/v.2) - Улучшения: - Снижение нагрузки на процессор для RVC - Поддержка WebSocket - Изменения: - Включение опции `no_cui` в стартовом батч-файле # Что такое VC Клиент 1. Это клиентское ПО для выполнения преобразования голоса в реальном времени с использованием различных AI для преобразования голоса. Поддерживаемые AI: - [MMVC](https://github.com/isletennos/MMVC_Trainer) (только v1) - [so-vits-svc](https://github.com/svc-develop-team/so-vits-svc) (только v1) - [RVC (Retrieval-based Voice Conversion)](https://github.com/liujing04/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI) - [DDSP-SVC](https://github.com/yxlllc/DDSP-SVC) (только v1) - [Beatrice JVS Corpus Edition](https://prj-beatrice.com/) * экспериментальный * (не по лицензии MIT, см. [readme](https://github.com/w-okada/voice-changer/blob/master/server/voice_changer/Beatrice/)), только для Windows, зависит от процессора (только v1) - [Beatrice v2](https://prj-beatrice.com/) (только v2) 2. Распределение нагрузки между разными ПК Реализация преобразования голоса работает по схеме "сервер-клиент". Вы можете запустить сервер MMVC на отдельном ПК для минимизации влияния на другие ресурсоёмкие процессы, такие как стриминг. ![image](https://user-images.githubusercontent.com/48346627/206640768-53f6052d-0a96-403b-a06c-6714a0b7471d.png) 3. Кроссплатформенная совместимость Поддержка Windows, Mac (включая Apple Silicon M1), Linux и Google Colaboratory. # Как использовать Это приложение для изменения голоса с использованием MMVC и so-vits-svc. Есть два основных способа использования, в порядке сложности: - Использование готового исполняемого файла - Настройка окружения с Docker или Anaconda ## (1) Использование готовых исполняемых файлов - Вы можете скачать и запустить исполняемые файлы. - Смотрите [здесь](tutorials/tutorial_rvc_en_latest.md) для получения руководства. ([устранение неполадок](https://github.com/w-okada/voice-changer/blob/master/tutorials/trouble_shoot_communication_ja.md)) - Теперь попробовать можно на [Google Colaboratory](https://github.com/w-okada/voice-changer/tree/v.2/w_okada's_Voice_Changer_version_2_x.ipynb) (требуется аккаунт ngrok). Вы можете запустить его через кнопку "Открыть в Colab" в верхнем левом углу. - Мы предлагаем версии для Windows и Mac на [hugging face](https://huggingface.co/wok000/vcclient000/tree/main) - v2 для Windows - Пожалуйста, скачайте и используйте `vcclient_win_std_xxx.zip`. Преобразование голоса можно выполнять с использованием мощного процессора без GPU или с использованием DirectML для GPU (AMD, Nvidia). v2 поддерживает как torch, так и onnx. - Если у вас Nvidia GPU, скачайте `vcclient_win_cuda_xxx.zip` для более быстрого преобразования. - v2 для Mac (Apple Silicon) - Пожалуйста, скачайте и используйте `vcclient_mac_xxx.zip`. - v1 - Для Windows с Nvidia GPU скачайте ONNX (cpu, cuda), PyTorch (cpu, cuda). - Для Windows с AMD/Intel GPU скачайте ONNX (cpu, DirectML) и PyTorch (cpu, cuda). AMD/Intel GPU поддерживаются только для ONNX моделей. - Для пользователей Windows: после распаковки zip-файла запустите соответствующий `start_http.bat` файл. - Для Mac: после распаковки zip-файла дважды щёлкните на `startHttp.command`. Если появится сообщение о невозможности проверки разработчика, нажмите Ctrl и повторно запустите. - Если подключаетесь удалённо, используйте `.command` (Mac) или `.bat` (Windows) файл с https вместо http. - Энкодер DDPS-SVC поддерживает только hubert-soft. - [Скачать с hugging face](https://huggingface.co/wok000/vcclient000/tree/main) ## (2) Использование после настройки окружения с Docker или Anaconda Клонируйте этот репозиторий и используйте его. Для Windows требуется настройка WSL2. Для Mac нужно настроить виртуальные среды Python, например Anaconda. Этот метод обеспечивает наивысшую скорость в большинстве случаев. ** Даже без GPU можно получить достаточную производительность на современном процессоре (смотрите раздел о производительности в реальном времени ниже)**. [Видео-инструкция по установке WSL2 и Docker](https://youtu.be/POo_Cg0eFMU) [Видео-инструкция по установке WSL2 и Anaconda](https://youtu.be/fba9Zhsukqw) Для запуска Docker смотрите [start docker](docker_vcclient/README_en.md). Для запуска на Anaconda venv смотрите [руководство разработчика](README_dev_ru.md). Для запуска на Linux с AMD GPU смотрите [руководство](tutorials/tutorial_anaconda_amd_rocm.md). # Подпись программного обеспечения Это ПО не подписано разработчиком. Появится предупреждение, но его можно запустить, нажав на иконку с удержанием клавиши Ctrl. Это связано с политикой безопасности Apple. Использование ПО на ваш риск. ![image](https://user-images.githubusercontent.com/48346627/212567711-c4a8d599-e24c-4fa3-8145-a5df7211f023.png) https://user-images.githubusercontent.com/48346627/212569645-e30b7f4e-079d-4504-8cf8-7816c5f40b00.mp4 # Благодарности - [Материалы Tachizunda-mon](https://seiga.nicovideo.jp/seiga/im10792934) - [Irasutoya](https://www.irasutoya.com/) - [Tsukuyomi-chan](https://tyc.rei-yumesaki.net) > Это ПО использует голосовые данные бесплатного материала персонажа "Цукуёми-тян", предоставленного CV. Юмесаки Рэй. > > - Корпус Цукуёми-тян (CV. Юмесаки Рэй) > > https://tyc.rei-yumesaki.net/material/corpus/ > > Авторское право. Юмесаки Рэй, Все права защищены.