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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Um framework simples e fácil de usar para conversão de timbre vocal / alteração de voz.<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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</div>
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[**Changelog**](./Changelog_pt.md) | [**FAQ (Frequently Asked Questions)**](https://github.com/RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI/wiki/FAQ-(Frequently-Asked-Questions))
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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) | [**Türkçe**](../tr/README.tr.md) | [**Português**](../pt/README.pt.md)
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Confira nosso [Vídeo de demonstração](https://www.bilibili.com/video/BV1pm4y1z7Gm/) aqui!
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Treinamento/Inferência WebUI：go-webui.bat
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GUI de conversão de voz em tempo real：go-realtime_gui.bat
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> O dataset para o modelo de pré-treinamento usa quase 50 horas de conjunto de dados de código aberto VCTK de alta qualidade.
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> Dataset de músicas licenciadas de alta qualidade serão adicionados ao conjunto de treinamento, um após o outro, para seu uso, sem se preocupar com violação de direitos autorais.
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> Aguarde o modelo básico pré-treinado do RVCv3, que possui parâmetros maiores, mais dados de treinamento, melhores resultados, velocidade de inferência inalterada e requer menos dados de treinamento para treinamento.
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## Resumo
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Este repositório possui os seguintes recursos:
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+ Reduza o vazamento de tom substituindo o recurso de origem pelo recurso de conjunto de treinamento usando a recuperação top1;
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+ Treinamento fácil e rápido, mesmo em placas gráficas relativamente ruins;
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+ Treinar com uma pequena quantidade de dados também obtém resultados relativamente bons (>=10min de áudio com baixo ruído recomendado);
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+ Suporta fusão de modelos para alterar timbres (usando guia de processamento ckpt-> mesclagem ckpt);
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+ Interface Webui fácil de usar;
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+ Use o modelo pymss/MSST para separar rapidamente vocais e instrumentos.
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+ Use o mais poderoso algoritmo de extração de voz de alta frequência [InterSpeech2023-RMVPE](#Credits) para evitar o problema de som mudo. Fornece os melhores resultados (significativamente) e é mais rápido, com consumo de recursos ainda menor que o Crepe_full.
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+ Sistemas AMD/Intel usam as dependências de CPU; Windows pode usar DirectML e Linux usa CPU.
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## Preparando o ambiente
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Esta branch é destinada a **Python 3.12 x64**. Execute todos os comandos na raiz do repositório. Ubuntu 24.04 x86_64 é recomendado.
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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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Instale o Python 3.12 x64 e crie um ambiente virtual:
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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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### Escolha de dependências por hardware
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| Hardware | Instalação |
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| --- | --- |
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| CPU, AMD, Intel | Use `requirments_cpu_py312.txt`; Windows pode usar DirectML, Linux usa CPU |
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| NVIDIA RTX série 50 | Instale primeiro o Torch CUDA 12.8 e depois `requirments_cu128_py312.txt` |
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| NVIDIA anterior à série RTX 50 | Instale primeiro o Torch CUDA 11.8 e depois `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: duas etapas
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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 anterior à série RTX 50: duas etapas
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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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Verifique Torch e 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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### Fontes de pacotes
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Os três arquivos `requirments_*.txt` definem suas fontes no topo. Para usar fontes oficiais, substitua somente `--index-url` e `--extra-index-url`, mantendo versões, sufixos CUDA e a ordem das duas etapas.
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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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## Modelos e diretórios de execução
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O WebUI cria os diretórios de execução automaticamente. Baixe os modelos do [repositório de modelos Hugging Face](https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/tree/main) e mantenha esta estrutura:
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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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### Baixar modelos
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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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Ambientes Windows AMD/Intel DirectML também precisam de:
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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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O comando Ubuntu acima instala o FFmpeg. No Windows, coloque estes arquivos na raiz do repositório:
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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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## Iniciar o WebUI
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```bash
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python webui.py
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```
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Servidor Ubuntu sem interface gráfica:
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```bash
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python webui.py --noautoopen
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```
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A porta padrão é `7865`. Coloque modelos `.pth` em `assets/weights/` e arquivos `.index` em `assets/indices/`.
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## Credits
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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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+ [Vocal pitch extraction:RMVPE](https://github.com/Dream-High/RMVPE)
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+ The pretrained model is trained and tested by [yxlllc](https://github.com/yxlllc/RMVPE) and [RVC-Boss](https://github.com/RVC-Boss).
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## Thanks to all contributors for their 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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