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Applio

Applio项目提供高效、优质的语音转换解决方案。基于增强版RVC模型,Applio采用先进的语音处理技术,实现卓越的语音转换效果。用户可通过详细文档、丰富插件和友好界面,轻松安装和使用Applio。支持多平台操作和30多种语言,适用于各种商业用途,确保广泛的应用场景和良好的用户体验。

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rvc-tts-webui

RVC-TTS-WebUI是一个功能强大的文字转语音Web界面,涵盖RVC模型和edge-tts技术,提供在线演示。支持Windows 11下Python 3.10,简化安装过程,附带详细故障排查指南。

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Mangio-RVC-Fork

Mangio-RVC-Fork是一个基于VITS的开源语音转换框架,具有top1检索功能。它提供CLI和Web界面,支持多种F0估计方法,包括混合F0算法。该工具可快速训练,使用少量数据也能获得良好效果。支持模型融合改变音色,以及UVR5模型分离人声和伴奏。项目持续开发中,计划添加更多功能优化用户体验。

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Retrieval-based-Voice-Conversion

Retrieval-based-Voice-Conversion是一个基于VITS的开源语音转换框架。该项目提供库、API和命令行接口,支持标准和自定义设置,允许灵活配置模型和环境。它具有详细的音频推理参数设置功能,并支持Docker部署,使语音转换技术更易于使用和实施。

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AI-Song-Cover-RVC

AI-Song-Cover-RVC项目集成了AI歌曲翻唱所需的全套工具。涵盖YouTube WAV文件下载、人声分离、音频分割、模型训练及推理等完整流程。项目支持在Google Colab或Kaggle平台使用,并提供多种工具选项,如AICoverGen和无UI训练模式。附带详细教程,适合音乐爱好者和AI研究者使用。

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AICoverGen

AICoverGen是一个开源的AI翻唱生成工具,基于RVC v2训练的声音模型,可从YouTube视频或本地音频自动创作翻唱作品。它具备用户友好的WebUI,支持模型管理和多样化的音频处理功能。AICoverGen适用于开发者为AI项目添加歌唱能力,或普通用户制作喜爱角色的翻唱版本。这款工具操作直观,功能全面,为AI音乐创作提供了便利。

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Freddie_Mercury__RVC_-_700_Epochs_

Freddie Mercury RVC 700 Epochs项目是一个自动生成的音频转换模型,旨在优化音频处理。该模型以RVC技术为基础,设计用于实现音频转换的增强和高效处理,适用于不同平台和应用的集成。该项目展示了现代音频技术在提升音频处理中的应用,并为音频技术社区提供了一种实用的工具。

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Adele__RVC_-_400_Epochs_

RVC模型由juuxnscrap自动生成,专为音频到音频的转换设计,优化后可用于rvc-runpod。项目展现了RVC技术在音频处理上的潜在应用。模型在Huggingface上生成,保证了其易于访问和持续更新的特性。

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Lana_Del_Rey_e1000_s13000

该RVC模型通过自动程序生成,适用于特定平台的音频转换需求。在音频处理领域,该模型提供高效且可靠的转换体验,特别适合需要高精度音频转换的用户。

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