RVC を使って自分の音声を使ってモデルを生成する方法 (リベンジ編)

• 概要
• 環境
• 事前準備
• プロジェクトのダウンロード
• プロジェクトのセットアップ
• RVC WebUI 起動
• 音声の学習
• 動作確認
• 最後に
• 参考サイト

概要

前回 最新のコミットから起動してみましたが今回はリリースの安定版を動かしてみました

環境

• macOS 14.4.1 (M2Pro Mac mini)
• Python 3.9.18
• RVC WebUI (updated1006v2)

事前準備

• brew install aria2 ffmpeg

プロジェクトのダウンロード

https://github.com/RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI/releases/tag/updated1006v2 から Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI-updated1006v2.tar.gz をダウンロードします

プロジェクトのセットアップ

• tar zvxf Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI-updated1006v2.tar.gz
• cd Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI-updated1006v2
• pyenv local 3.9.18
• python -m venv .venv
• . ./.venv/bin/activate
• pip install -r requirements.txt
• deactivate

RVC WebUI 起動

• ./run.sh

初回はモデルのダウンロードがあります
起動すると http://localhost:7865/ で起動します

音声の学習

前回同様です
ディレクトリがないエラーが出た場合は手動で作成します

動作確認

前回はモデル生成時にセグメンテーションエラーになり RVC WebUI が落ちる挙動があったのですがそれがなく正常に終了します

モデルは ./assets/weights/mi-test.pth に作成されます

最後に

最新のコミットではなくリリースにある安定版を使うほうが今のところは良さそうです
次回は作成できた pth モデルを使って別の音声情報と音声を交換してみたいと思います

参考サイト

• https://toranoana-lab.hatenablog.com/entry/2023/12/22/120000