Skip to content

README.tr.md

Latest commit

 

History

History
91 lines (77 loc) · 5.18 KB

README.tr.md

File metadata and controls

91 lines (77 loc) · 5.18 KB

RVC Inference

English | 中文简体 | 日本語 | 한국어 | Français| Türkçe

GPT-4 tarafından sağlanan çeviriler.

Bu proje, hafif, hızlı ve bellek açısından verimli bir API olup, v1/v2 RVC modellerini çalıştırır. Üretim ortamlarında kullanılmak üzere tasarlanmıştır ve mevcut kod tabanlarıyla uyumludur. RVC'yi bir boru hattı veya iş akışı aşamasına entegre etmeyi kolaylaştırır. Pip kullanarak yapılan kurulum hızlıdır ve Linux/Windows/Mac ile en yeni Python sürümleriyle uyumlu olmalıdır.

Kurulum

Python 3.11+ kullanıyorsanız, önce fairseq şubesini yükleyin, çünkü fairseq henüz 3.11 ile uyumlu değil.

pip install https://github.com/One-sixth/fairseq/archive/main.zip

Aşağıdaki gibi repoyu pip ile yükleyin ve tüm bağımlılıklar otomatik olarak yüklenecektir.

pip uninstall inferrvc
pip install https://github.com/CircuitCM/RVC-inference/raw/main/dist/inferrvc-1.0-py3-none-any.whl --no-cache-dir

Varsayılan olarak pypi, pytorch'un cpu sürümünü yükler. Nvidia veya AMD kullanarak gpu için yüklemek için, https://pytorch.org/get-started/locally/ adresini ziyaret edin ve bu kütüphaneyi yüklemekten önce torch ve torchaudio'yu gpu ile pip yükleyin.

Destek, Python 3.8-3.12 için mevcut olmalıdır, ancak sadece 3.11 test edildi. Kurulum veya uyumlulukla ilgili herhangi bir sorun olursa lütfen bir sorun açın ve düzeltmeleri yayınlayacağım. Düzeltmeler ve iyileştirmeler içeren PR'lar hoş karşılanır.

Kullanım

Önce isteğe bağlı ortam değişkenlerini ayarlayın:

import os
os.environ['RVC_MODELDIR']='path/to/rvc_model_dir' #model.pth dosyalarının saklandığı yer.
os.environ['RVC_INDEXDIR']='path/to/rvc_index_dir' #model.index dosyalarının saklandığı yer.
#ses çıkış frekansı, varsayılan 44100.
os.environ['RVC_OUTPUTFREQ']='44100'
#Çıktı ses tensörü tamamen yüklenene kadar bloklanmalı mı, bu görmezden gelinebilir. Ancak daha büyük bir torch hattında çalıştırmak istiyorsanız, False olarak ayarlamak performansı biraz iyileştirecektir.
os.environ['RVC_RETURNBLOCKING']='True'

Ortam değişkenleriyle ilgili notlar:

  • Hem RVC_OUTPUTFREQ hem de RVC_RETURNBLOCKING, RVC sınıfı için varsayılanları belirler, ancak self.outputfreq ve self.returnblocking ile örnek başına geçersiz kılınabilirler.
  • RVC_OUTPUTFREQ'yi None olarak ayarlamak, standart yeniden örnekleme işlemi yapmayacak ve modelin yerel örneklem oranını döndürecektir.
  • RVC_INDEXDIR ayarlamazsanız, RVC sınıfı RVC_MODELDIR'a ve son olarak model dizininin mutlak yoluna os.path.dirname(model_path) geri dönecektir.
  • RVC_MODELDIR ayarlamazsanız, argüman model mutlak bir yol olmalıdır.

Modelleri yükleyin:

from inferrvc import RVC
whis,obama=RVC('Whis.pth',index='added_IVF1972_Flat_nprobe_1_Whis_v2'),RVC(model='obama')

print(whis.name)
print('Yollar',whis.model_path,whis.index_path)
print(obama.name)
print('Yollar',obama.model_path,obama.index_path)
Model: Whis, İndeks: added_IVF1972_Flat_nprobe_1_Whis_v2
Yollar Z:\Models\RVC\Models\Whis.pth Z:\Models\RVC\Indexes\added_IVF1972_Flat_nprobe_1_Whis_v2.index
Model: obama, İndeks: obama
Yollar Z:\Models\RVC\Models\obama.pth Z:\Models\RVC\Indexes\obama.index

Çıkarım Yapma:

from inferrvc import load_torchaudio
aud,sr = load_torchaudio('path/to/audio.wav')

paudio1=whis(aud,f0_up_key=6,output_device='cpu',output_volume=RVC

.MATCH_ORIGINAL,index_rate=.75)
paudio2=obama(aud,5,output_device='cpu',output_volume=RVC.MATCH_ORIGINAL,index_rate=.9)

import soundfile as sf

sf.write('path/to/audio_whis.wav',paudio1,44100)
sf.write('path/to/audio_obama.wav',paudio2,44100)

Whis örneği.
Obama örneği.

Orijinal repodaki değişiklikler:

  • Çıkarım ile ilgili olmayan çoğu kodu kaldırdı. Artık çok daha az bağımlılık var.
  • Akıcı bir çıkarım sınıfı ve iş akışı oluşturuldu.
  • Performans ve bellek verimliliği iyileştirmeleri.
  • Genel modeller artık huggingface_hub tarafından yönetiliyor ve HF_HOME ortam değişkeni yoluyla önbelleğe alınıyor.
  • RVC model dizini ve dosyalarına esnek referans.
  • Butterworth filtresi genellikle fark yaratmadığı ve kaliteyi hafifçe düşürebileceği için varsayılan olarak devre dışı bırakıldı. inferrvc.pipeline.enable_butterfilter=True ile etkinleştirilebilir.

Yapılacaklar:

  • Farklı python sürümlerini test etmek.
  • Farklı işletim sistemlerini ve perde tahmincilerini test etmek. (Diğer tahminciler taşınmış olmalı ancak sadece RMVPE test edildi, bu en iyisidir)
  • Kalan işlemleri tek bir ana cihaza (ör. gpu) taşımak, bellek transferlerinden kaynaklanan gecikmeyi ve yavaşlamayı azaltmak.
    • Kalan numpy kodlarını torch.where ve torch.masked_select torch eşdeğerleri ile değiştirmek.
    • İndeks maskesini gpu cihazlar için pytorch ile yeniden uygulamak.
  • V1/V2 modellerini hızlandırmak için mümkünse torch 2.0 .compile() kullanmak.