项目地址：

https://github.com/RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI

项目开发者为知名科技UP花儿不哭，由于RVC的易用性和优质效果、已经称为了爆款项目，项目达成一万Start是可能，RVC的关键算法为：

使用top1检索替换输入源特征为训练集特征来杜绝音色泄漏

而后来的论文：knn-vc采用了类似思想

Voice Conversion With Just Nearest Neighbors (kNN-VC)

论文：https://arxiv.org/abs/2305.18975

项目：https://github.com/bshall/knn-vc


🔥使用了RVC变声器训练的人声转木吉他模型在线demo：https://huggingface.co/spaces/lj1995/vocal2guitar

🔥RVC人声转吉他效果展示视频：

https://www.bilibili.com/video/BV19W4y1D7tT/

使用了RVC的实时语音转换: w-okada/voice-changer。

底模使用接近50小时的开源高质量VCTK训练集训练，无版权方面的顾虑，请大家放心使用。
后续会陆续加入高质量有授权歌声训练集训练底模。
简介

本仓库具有以下特点

  • 使用top1检索替换输入源特征为训练集特征来杜绝音色泄漏；
  • 即便在相对较差的显卡上也能快速训练；
  • 使用少量数据进行训练也能得到较好结果(推荐至少收集10分钟低底噪语音数据)；
  • 可以通过模型融合来改变音色(借助ckpt处理选项卡中的ckpt-merge)；
  • 简单易用的网页界面；
  • 可调用UVR5模型来快速分离人声和伴奏。