我得说，它是个TTS，目前它还在学习如何优雅地发音，唱歌这事儿，它还在练习中。不过，别失落望，AI唱歌这事儿，虽然已经不是什么新鲜技能，后续的版本一定会有的。
回到AI唱歌，这就得交代一下RVC和TTS的差异了。RVC也便是歌声转换技能，它能让你的声音穿上别人的“声音外套”，就彷佛是一个音乐播放器，RVC就像是一个声音扮装师，它可以改变你的声音，仿佛你也能成为Katy Perry或者周杰伦。而TTS，文本转语音技能，是依赖微调模型的理解天生合理的措辞，就彷佛一个朗读者，它通过微调模型深度学习。把笔墨读出来，就像有个私人朗读者随时为你做事。
虽然AI唱歌的热潮可能已经由了顶峰，但它仍旧是很多声音UP的掌中利器。那么接下来我来分享一种最新的极其大略的方法：Replay四步实现AI唱歌
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它能帮所有人分分钟实现AI唱歌，让我们连续往下看吧...
Replay如何安装：
资源自动获取，公众年夜众号回答Replay
1.运行“Windows_Replay-3.3.0-installer.exe”
2.在地址栏输入“%AppData%\Replay”，将Windows版文件.zip文件解压覆盖到文件夹中
3.运行Replay.exe，点击“Not now”不更新，连续利用。
补充：软件版本和运行文件是干系联的，以是请一定要利用网盘里的安装包，并且不要更新！
不要更新！
不要更新！
！
！
Replay如何利用：
1.运行软件，选择不更新。（把稳网络弗成，用我供应的安装程序）
2.随便选择一首歌曲，乃至你都不须要做任何声音处理。直接拖拽到下面框框里。
3.选择自带的已经下载好的模型，点击“CREATE SONG”等待歌曲天生。
4.点击左边的库，查看天生的音频效果。
下面红框里面是，分离开的各个音轨下载。
此时我们已经完成了AI唱歌部分的操作，已经可以随意地更换各种声音演唱。
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补充：
我们还可以用自己演习的模型，只需将自己的模型拖拽到此处，或者点击添加。
多模型稠浊：
下面的高等选项：
后台可能又会有人问，Replay里面下载的模型不是很喜好，怎么换本钱身想要的模型。比如原神的角色，电视剧角色，或者本人自己。
那么连续往下看...
演习自己的RVC模型：
演习自己的SCV模型就要用到Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI这个开源项目啦。
这个项目是一个基于VITS（Vocoder-based Interpolation of Time-domain Speech）的大略易用的语音转换（变声器）框架。它的核心算法是通过利用top1检索来更换输入源特色为演习集特色，以此来避免音色泄露，确保声音转换的自然性和真实性。
这个项目的特点包括：
易用性：供应了一个大略易用的网页界面，用户可以通过这个界面进行实时变声操作。
快速演习：纵然在相对较差的显卡上也能快速演习模型。
少量数据演习：推举至少网络10分钟的低底噪语音数据，就能演习出效果不错的变声模型。
音色调度：可以通过模型领悟来改变音色，供应了ckpt-merge功能。
硬件加速：支持A卡和I卡加速，以及AMD的Rocm技能（仅限Linux系统）。
项目还供应了一些额外的功能，比如调用UVR5模型来快速分离人声和伴奏，以及利用最新的人声 音色 提取算法RMVPE来办理哑音问题。
项目地址：
https://github.com/RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI?tab=readme-ov-file
RVC如何安装：
整合包获取，"大众号回答RVC
“go-web.bat”是我们须要的演习器
“go-realtime-gui.bat”是变声器
（变声器加载演习的模型，就可以利用。）
RVC如何演习：
1.准备音源，最好10分钟以上的。（我在电视剧繁花里面截取了3分钟汪小姐的声音，资源获取请公众年夜众号回答繁花）填写音源地址，然后选择模型。点击“转换”
处理后的音频会自动天生在整合包opt路径下，只留人声就行。
2.来到“演习”页签，填写名称路径，配置参数。
根据机器配置适当降落“batch_size”点击“一键演习”，静等完成。
3.完成后将log下的added_xxx.index和assets\exp_name.pth放到一个文件夹中。
4.接下来我们正常在Replay添加模型，AI演唱歌曲就好啦。
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总结：
Replay软件以其直不雅观的操作界面和强大的功能，让AI唱歌变得大略而有趣。用户可以轻松地将任何歌曲导入软件，选择预设的模型，就能立即享受到AI翻唱的乐趣。这种即时的体验不仅让音乐爱好者能够快速创作出个性化的歌曲，也为那些想要探索声音变换可能性的用户供应了一个便捷的入口。
而Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI项目则为那些希望深入探索声音变换技能的人供应了一个平台。通过这个项目，用户可以演习自己的RVC模型，无论是模拟偶像的声音，还是创造全新的声音风格，都能在这个项目的帮助下成为可能。它的易用性、快速演习能力和对少量数据的适应性，使得纵然是技能新手也能参与到声音模型的演习中来。
这两个工具的结合，不仅展示了AI在声音处理领域的强大潜力，也为未来的音乐创作和声音艺术开辟了新的道路。随着技能的不断发展，AI唱歌和变声技能将会更加大略成熟，为我们的生活带来更多的惊喜和乐趣。
完over。
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