mirror of
https://github.com/RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI.git
synced 2026-08-29 10:09:32 +02:00
132126af72
Add the five-model MSST backend, CUDA precision reuse, fast MP3/M4A encoding, PyAV compatibility fixes, remote dependencies, model configs, Hugging Face download guidance, and multilingual pymss credits. Remove the obsolete tools/uvr5 implementation.
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<h1>Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI</h1>
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Un framework simple et facile à utiliser pour la conversion du timbre vocal / le changement de voix.<br><br>
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[](https://github.com/RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI)
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<img src="https://counter.seku.su/cmoe?name=rvc&theme=r34" /><br>
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[](https://github.com/RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI/blob/main/LICENSE)
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[](https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/tree/main/)
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[**Journal de mise à jour**](./Changelog_FR.md) | [**FAQ**](https://github.com/RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI/wiki/%E5%B8%B8%E8%A7%81%E9%97%AE%E9%A2%98%E8%A7%A3%E7%AD%94) | [**AutoDL·Formation d'un chanteur AI pour 5 centimes**](https://github.com/RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI/wiki/Autodl%E8%AE%AD%E7%BB%83RVC%C2%B7AI%E6%AD%8C%E6%89%8B%E6%95%99%E7%A8%8B) | [**Enregistrement des expériences comparatives**](https://github.com/RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI/wiki/%E5%AF%B9%E7%85%A7%E5%AE%9E%E9%AA%8C%C2%B7%E5%AE%9E%E9%AA%8C%E8%AE%B0%E5%BD%95) | [**Démonstration en ligne**](https://huggingface.co/spaces/Ricecake123/RVC-demo)
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[**English**](../en/README.en.md) | [ **中文简体**](../../README.md) | [**日本語**](../jp/README.ja.md) | [**한국어**](../kr/README.ko.md) ([**韓國語**](../kr/README.ko.han.md)) | [**Français**](../fr/README.fr.md) | [**Turc**](../tr/README.tr.md) | [**Português**](../pt/README.pt.md)
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Cliquez ici pour voir notre [vidéo de démonstration](https://www.bilibili.com/video/BV1pm4y1z7Gm/) !
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> Conversion vocale en temps réel avec RVC : [w-okada/voice-changer](https://github.com/w-okada/voice-changer)
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> Le modèle de base est formé avec près de 50 heures de données VCTK de haute qualité et open source. Aucun souci concernant les droits d'auteur, n'hésitez pas à l'utiliser.
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> Attendez-vous au modèle de base RVCv3 : plus de paramètres, plus de données, de meilleurs résultats, une vitesse d'inférence presque identique, et nécessite moins de données pour la formation.
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## Introduction
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Ce dépôt a les caractéristiques suivantes :
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+ Utilise le top1 pour remplacer les caractéristiques de la source d'entrée par les caractéristiques de l'ensemble d'entraînement pour éliminer les fuites de timbre vocal.
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+ Peut être formé rapidement même sur une carte graphique relativement moins performante.
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+ Obtient de bons résultats même avec peu de données pour la formation (il est recommandé de collecter au moins 10 minutes de données vocales avec un faible bruit de fond).
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+ Peut changer le timbre vocal en fusionnant des modèles (avec l'aide de l'onglet ckpt-merge).
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+ Interface web simple et facile à utiliser.
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+ Peut appeler le modèle pymss/MSST pour séparer rapidement la voix et l'accompagnement.
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+ Utilise l'algorithme de pitch vocal le plus avancé [InterSpeech2023-RMVPE](#projets-référencés) pour éliminer les problèmes de voix muette. Meilleurs résultats, plus rapide que crepe_full, et moins gourmand en ressources.
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+ Les systèmes AMD/Intel utilisent les dépendances CPU ; Windows peut utiliser DirectML et Linux utilise le CPU.
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## Configuration de l'environnement
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Cette branche cible **Python 3.12 x64**. Exécutez toutes les commandes depuis la racine du dépôt. Ubuntu 24.04 x86_64 est recommandé.
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### Ubuntu 24.04
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```bash
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sudo apt update
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sudo apt install -y python3.12 python3.12-venv python3.12-dev ffmpeg unzip libsndfile1 libportaudio2
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python3.12 -m venv .venv
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source .venv/bin/activate
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python -m pip install --upgrade pip setuptools wheel
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```
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### Windows
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Installez Python 3.12 x64, puis créez un environnement virtuel :
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```powershell
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py -3.12 -m venv .venv
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.venv\Scripts\activate
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python -m pip install --upgrade pip setuptools wheel
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```
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### Choisir les dépendances selon le matériel
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| Matériel | Installation |
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| --- | --- |
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| CPU, AMD, Intel | Utiliser `requirments_cpu_py312.txt` ; Windows peut utiliser DirectML, Linux utilise le CPU |
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| NVIDIA RTX série 50 | Installer d'abord Torch CUDA 12.8, puis `requirments_cu128_py312.txt` |
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| NVIDIA antérieure à la série RTX 50 | Installer d'abord Torch CUDA 11.8, puis `requirments_cu118_py312.txt` |
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#### CPU, AMD, Intel
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```bash
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python -m pip install -r requirments_cpu_py312.txt
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```
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#### NVIDIA RTX série 50 : installation en deux étapes
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```bash
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python -m pip install torch==2.7.1+cu128 torchaudio==2.7.1+cu128 \
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--index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128 \
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--extra-index-url https://pypi.org/simple
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python -m pip install -r requirments_cu128_py312.txt
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```
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#### NVIDIA antérieure à la série RTX 50 : installation en deux étapes
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```bash
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python -m pip install torch==2.7.1+cu118 torchaudio==2.7.1+cu118 \
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|
--index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 \
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|
--extra-index-url https://pypi.org/simple
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python -m pip install -r requirments_cu118_py312.txt
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```
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Vérifiez Torch et CUDA :
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```bash
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python -c "import torch; print('torch:', torch.__version__); print('cuda:', torch.version.cuda); print('cuda available:', torch.cuda.is_available())"
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```
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### Sources de paquets
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Les trois fichiers `requirments_*.txt` définissent leurs sources en haut. Pour utiliser les sources officielles, remplacez uniquement `--index-url` et `--extra-index-url`, en conservant les versions, les suffixes CUDA et l'ordre des deux étapes.
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| Default mirror | Official source |
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| --- | --- |
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| `https://mirrors.pku.edu.cn/pypi/simple` | `https://pypi.org/simple` |
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| `https://mirrors.nju.edu.cn/pytorch/whl/cpu` | `https://download.pytorch.org/whl/cpu` |
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| `https://mirrors.nju.edu.cn/pytorch/whl/cu118` | `https://download.pytorch.org/whl/cu118` |
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| `https://mirrors.nju.edu.cn/pytorch/whl/cu128` | `https://download.pytorch.org/whl/cu128` |
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## Modèles et répertoires d'exécution
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Le WebUI crée automatiquement les répertoires d'exécution. Téléchargez les modèles depuis le [dépôt de modèles Hugging Face](https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/tree/main) et conservez cette structure :
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```text
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assets/
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├── hubert_base/
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│ ├── config.json
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│ ├── preprocessor_config.json
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│ └── pytorch_model.bin
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├── rmvpe/rmvpe.pt
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├── pretrained/
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├── pretrained_v2/
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├── pymss_weights/
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├── weights/ # user RVC .pth models
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└── indices/ # user .index files
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logs/
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└── mute/ # training silence samples
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# Exact paths used by the code
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assets/hubert_base/config.json
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assets/hubert_base/preprocessor_config.json
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assets/hubert_base/pytorch_model.bin
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assets/rmvpe/rmvpe.pt
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assets/pretrained/*.pth
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assets/pretrained_v2/*.pth
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assets/pymss_weights/*
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assets/weights/*.pth
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assets/indices/*.index
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logs/mute/*
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```
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### Télécharger les modèles
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```bash
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python -m pip install --upgrade huggingface_hub
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# Required for inference and feature extraction
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hf download lj1995/VoiceConversionWebUI --revision main \
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--include "hubert_base/*" --local-dir assets
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hf download lj1995/VoiceConversionWebUI rmvpe.pt --revision main \
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--local-dir assets/rmvpe
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# Required for v1/v2 training
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hf download lj1995/VoiceConversionWebUI --revision main \
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--include "pretrained/*" "pretrained_v2/*" --local-dir assets
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hf download lj1995/VoiceConversionWebUI mute.zip --revision main \
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--local-dir .model-downloads
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python -m zipfile -e .model-downloads/mute.zip logs
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# Required only for pymss/MSST vocal separation
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hf download lj1995/VoiceConversionWebUI --revision main \
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|
--include "pymss_weights/*" --local-dir assets
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```
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Les environnements Windows AMD/Intel DirectML nécessitent aussi :
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```bash
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hf download lj1995/VoiceConversionWebUI rmvpe.onnx --revision main \
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--local-dir assets/rmvpe
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```
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### FFmpeg
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La commande Ubuntu précédente installe FFmpeg. Sous Windows, placez ces fichiers à la racine du dépôt :
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- [ffmpeg.exe](https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/resolve/main/ffmpeg.exe?download=true)
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- [ffprobe.exe](https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/resolve/main/ffprobe.exe?download=true)
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## Démarrer le WebUI
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```bash
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python webui.py
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```
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Serveur Ubuntu sans interface graphique :
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```bash
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python webui.py --noautoopen
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```
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Le port par défaut est `7865`. Placez les modèles `.pth` dans `assets/weights/` et les fichiers `.index` dans `assets/indices/`.
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## Crédits
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+ [ContentVec](https://github.com/auspicious3000/contentvec/)
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+ [VITS](https://github.com/jaywalnut310/vits)
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+ [HIFIGAN](https://github.com/jik876/hifi-gan)
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+ [Gradio](https://github.com/gradio-app/gradio)
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+ [FFmpeg](https://github.com/FFmpeg/FFmpeg)
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+ [Ultimate Vocal Remover](https://github.com/Anjok07/ultimatevocalremovergui)
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+ [pymss-project/pymss](https://github.com/pymss-project/pymss)
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+ [audio-slicer](https://github.com/openvpi/audio-slicer)
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+ [Extraction de la hauteur vocale : RMVPE](https://github.com/Dream-High/RMVPE)
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+ Le modèle pré-entraîné a été formé et testé par [yxlllc](https://github.com/yxlllc/RMVPE) et [RVC-Boss](https://github.com/RVC-Boss).
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## Remerciements à tous les contributeurs pour leurs efforts
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<a href="https://github.com/RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI/graphs/contributors" target="_blank">
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<img src="https://contrib.rocks/image?repo=RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI" />
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</a>
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