Retrieval-based Voice Conversion: 语音转换的革命性技术

Ray

Retrieval-based-Voice-Conversion

Retrieval-based Voice Conversion简介

Retrieval-based Voice Conversion (RVC)是一个基于VITS(Variational Inference with adversarial learning for end-to-end Text-to-Speech)的开源语音转换框架。它能够通过少量的音频样本(不到10分钟)训练出高质量的语音转换模型,实现自然流畅的语音风格转换。

RVC项目由RVC-Project团队开发,目前在GitHub上已获得超过244颗星和39次fork,受到开发者社区的广泛关注。该项目采用MIT许可证开源,允许用户自由使用和修改代码。

RVC项目GitHub页面

RVC的工作原理

RVC的核心是一个生成对抗网络(GAN)结构,包括生成器(Generator)和判别器(Discriminator)两个主要组件:

生成器:负责生成转换后的语音。它接收源语音样本和目标说话人身份信息作为输入,输出转换后的语音。
判别器:用于区分生成的语音是否为真实语音样本。它接收生成器输出的语音和真实语音样本,判断其真实性。

通过生成器和判别器的对抗训练,RVC能够不断优化语音转换的效果,最终生成自然流畅、保留原始语音特征的转换结果。

RVC采用了多项先进技术来提升语音转换质量:

HuBERT模型:用于提取语音的声学特征
So-VITS模型:用于生成高质量的语音
基于检索的方法:通过检索相似音素来提高转换的准确性

RVC的主要特点

高质量转换:能够生成自然、流畅的语音,保留原始语音的情感和韵律特征。
低资源需求:只需少量音频样本(不到10分钟)即可训练出高质量模型。
实时转换:支持实时语音转换,延迟低。
多语言支持:可用于多种语言的语音转换任务。
开源免费:采用MIT许可证,允许自由使用和修改。
易于使用:提供命令行界面(CLI)、Python库和API多种使用方式。

RVC的应用场景

RVC技术在多个领域都有广泛的应用前景:

娱乐内容创作:可用于创作模仿名人声音的音频或视频内容。
配音与本地化:为动画、游戏等内容提供多语言配音。
语音助手定制:为语音助手提供个性化的声音。
语音修复:修复受损或质量较差的语音录音。
医疗辅助:帮助失声患者恢复发声能力。
教育培训:用于语言学习和发音训练。

如何使用RVC

RVC提供了多种使用方式,以满足不同用户的需求:

1. 标准安装

首先创建一个项目目录,其中包含assets文件夹(用于存放模型)和result文件夹(用于存放训练结果)。然后运行以下命令:

pip install rvc
rvc setup

这将创建assets文件夹和.env配置文件。

2. 使用Python库

以下是使用RVC进行语音转换的示例代码:

from pathlib import Path
from dotenv import load_dotenv
from scipy.io import wavfile
from rvc.modules.vc.modules import VC

def main():
    vc = VC()
    vc.get_vc("{model.pth}")
    tgt_sr, audio_opt, times, _ = vc.vc_inference(
        1, Path("{InputAudio}"
    )
    wavfile.write("{OutputAudio}", tgt_sr, audio_opt)

if __name__ == "__main__":
    load_dotenv("{envPath}")
    main()

3. 使用命令行界面(CLI)

RVC提供了简单的命令行工具,可以快速进行语音转换:

rvc infer -m {model.pth} -i {input.wav} -o {output.wav}

4. 使用API

RVC还提供了API接口,方便集成到其他应用中:

curl -X 'POST' \
    'http://127.0.0.1:8000/inference?res_type=blob' \
    -H 'accept: application/json' \
    -H 'Content-Type: multipart/form-data' \
    -F 'modelpath={model.pth}' \
    -F 'input={input audio path}'