Installa Mainline RVC

Mainline è la WebUI originale del progetto Retrieval-based Voice Conversion. Aprila nel browser per convertire registrazioni o addestrare modelli. Per convertire la voce dal microfono, apri l'app desktop descritta nella guida in tempo reale.

Scegli un percorso di installazione

Archivio Windows

1. Apri Pacchetti e file di Mainline per Windows e scegli l'archivio corrispondente alla tua GPU. Per l'attuale famiglia di pacchetti, cerca la variante 20260718 NVIDIA, NVIDIA serie 50 o AMD/Intel. Se hai già una versione precedente che funziona, lasciala nella sua directory.
2. Estrai l'intero archivio in una cartella locale scrivibile come C:\RVC\Mainline. Lascia spazio sia per il download che per i file estratti. In Esplora file, apri la cartella risultante e cerca il launcher, la cartella assets e il runtime Python. Se vedi una sola sottocartella, aprila.
3. Esegui go-webui.bat se presente. Gli archivi più vecchi potrebbero chiamarlo go-web.bat. Tieni aperta la finestra di comando e attendi l'indirizzo locale. Se il browser non si avvia, apri l'indirizzo visualizzato nel terminale. L'indirizzo predefinito è spesso http://127.0.0.1:7865.
4. Verifica che la pagina si apra e che il terminale rimanga in esecuzione. Mantieni l'archivio intatto finché la prima conversione non riesce.

Installazione da sorgente

Scarica ed estrai il file ZIP del codice sorgente Mainline. Apri un terminale nella directory contenente webui.py e i file dei requisiti. La configurazione del codice sorgente riportata di seguito si applica al ramo Python 3.12. Esegui ogni frammento da quella directory utilizzando un interprete Python 3.12 a 64 bit.

Windows PowerShell

py -3.12 -m venv .venv
.\.venv\Scripts\Activate.ps1
python -m pip install --upgrade pip setuptools wheel

Se PowerShell blocca lo script di attivazione, apri il prompt dei comandi nella stessa directory ed esegui .venv\Scripts\activate.bat. Su Windows, inserisci ffmpeg.exe e ffprobe.exe accanto a webui.py.

Ubuntu 24.04

sudo apt update
sudo apt install python3.12-venv python3.12-dev ffmpeg unzip libsndfile1 libportaudio2
python3.12 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
python -m pip install --upgrade pip setuptools wheel

Scegli un set di dipendenze. I nomi dei file contengono requirments come scritto nel repository. Esegui il blocco corrispondente dall'alto verso il basso.

CPU, AMD o Intel

python -m pip install -r requirments_cpu_py312.txt

NVIDIA RTX serie 50

python -m pip install torch==2.7.1+cu128 torchaudio==2.7.1+cu128 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128 --extra-index-url https://pypi.org/simple
python -m pip install -r requirments_cu128_py312.txt

Schede NVIDIA precedenti supportate

python -m pip install torch==2.7.1+cu118 torchaudio==2.7.1+cu118 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 --extra-index-url https://pypi.org/simple
python -m pip install -r requirments_cu118_py312.txt

Controlla quale interprete e build Torch sta utilizzando il terminale:

python -c "import sys, torch; print(sys.executable); print(torch.__version__); print(torch.cuda.is_available())"

Il percorso dell'interprete dovrebbe contenere .venv. La disponibilità CUDA dovrebbe essere True se usi l'inferenza CUDA su NVIDIA. Le installazioni CPU e DirectML possono mostrare False in questo controllo CUDA.

Installa i modelli condivisi per l'estrazione delle caratteristiche vocali e del pitch prima della prima conversione:

python -m pip install huggingface_hub
hf download lj1995/VoiceConversionWebUI --include "hubert_base/*" --local-dir assets
hf download lj1995/VoiceConversionWebUI rmvpe.pt --local-dir assets/rmvpe

I checkpoint HuBERT generici sono sconsigliati come encoder predefinito per la conversione vocale. Sono addestrati per rappresentare il parlato e possono conservare informazioni sul timbro di chi parla, che possono riaffiorare nell’audio convertito. In RVC usa l’encoder previsto dal modello, per esempio ContentVec se la voce è stata addestrata con quello.

Anche le configurazioni Windows DirectML che utilizzano il modello di estrazione del pitch in formato ONNX necessitano di hf download lj1995/VoiceConversionWebUI rmvpe.onnx --local-dir assets/rmvpe. La guida all'addestramento elenca le file aggiuntivi per addestrare un modello.

Esegui python webui.py dalla stessa directory. La cartella assets/hubert_base deve contenere i file di configurazione del codificatore e del preprocessing, oltre ai pesi del modello. Se hai installato un archivio legacy, mantieni insieme i file in bundle e le convenzioni di denominazione.

Se la WebUI non si apre

Quando si apre l'interfaccia, continua con la tua prima conversione di file.