Instale o Okada TG Developed Fork

O TG Developed Fork (TGR) vem do ramo Deiteris da família w-okada. O editor documenta esta bifurcação como somente RVC. Possui seus próprios arquivos de lançamento, iniciadores e restrições de dispositivo. Mantenha-o em sua própria pasta para que uma instalação funcional do VCClient ou do Deiteris permaneça disponível para comparação.

Baixe a versão que corresponde ao seu computador

Verifique Gerenciador de Tarefas → Desempenho no Windows ou Sobre este Mac no macOS. Leia o nome real da GPU ou do chip. No nome do arquivo de lançamento, amd64 refere-se à arquitetura do processador usada pelos PCs Intel e AMD padrão de 64 bits.

Configuração	Arquivo a ser procurado em versões TGR
Windows com NVIDIA CUDA compatível	O voice-changer-windows-amd64-cuda.zip divide partes da mesma versão.
Windows com AMD, gráficos Intel suportados ou operação somente CPU	voice-changer-windows-amd64-dml.zip. Selecione CPU no aplicativo ao testar sem uma GPU utilizável.
Apple Silicon Mac	voice-changer-macos-arm64-cpu.tar.gz se incluído. O editor marca o suporte ao macOS como experimental.
Intel Mac	voice-changer-macos-amd64-cpu.tar.gz se incluído. A aceleração depende dos gráficos instalados e da construção.
Linux	Use os ativos de lançamento explicitamente rotulados para Linux quando disponíveis, ou a configuração de origem do fork.

Windows passo a passo

1. Na página de lançamentos, expanda Ativos para um lançamento. Baixe o DirectML ZIP ou cada parte CUDA. Um exemplo de divisão inclui .001 e .002. As partes devem ficar lado a lado com seus nomes baixados.
2. Para CUDA, use uma ferramenta de arquivamento que suporte arquivos divididos e extraídos de .001. Ele lê as partes posteriores durante a extração. Para DirectML, extraia o ZIP único. Escolha uma pasta na qual você possa gravar e mantenha as pastas extraídas intactas.
3. Abra o pacote extraído, depois MMVCServerSIO e, em seguida, inicie MMVCServerSIO.exe.
4. Deixe a janela de inicialização aberta enquanto os pesos necessários são baixados. Quando o navegador abrir, mantenha esse console disponível para diagnóstico. Se a página não abrir automaticamente, use o endereço local impresso pelo servidor.
5. A primeira conversão CUDA pode demorar alguns segundos para iniciar. Aguarde o aquecimento antes de pressionar Iniciar repetidamente ou trocar de dispositivo.

macOS ou Linux

No macOS, descompacte o arquivo da arquitetura exata do seu chip e abra o executável MMVCServerSIO incluído. Se o macOS bloquear a inicialização, confirme se o arquivo veio do lançamento oficial e examine o bloco antes de fazer alterações no sistema. Conceda acesso ao microfone ao navegador para captura do navegador ou ao aplicativo local quando ele abrir o microfone diretamente.

Para uma instalação de origem Linux, use o arquivo de origem do próprio fork e o ambiente Python 3.10 documentado. Abra um terminal na pasta server do repositório. O instalador é vc_install.sh; escolha o back-end que corresponde ao seu sistema quando solicitado. Use o script de inicialização incluído nessa versão e abra o endereço local impresso no terminal. Os nomes dos scripts diferem entre os instantâneos. Para identificar os pontos de entrada fornecidos, liste os arquivos na pasta server antes de executar um. Para um binário de lançamento, descompacte o pacote para sua arquitetura e inicie o executável incluído. O arquivo Windows DirectML é um tempo de execução separado.

Isolar erros de inicialização

Sintoma	Primeira verificação
A extração para em um arquivo ausente	Confirme se todas as partes CUDA estão presentes e são da mesma versão. Inicie a extração novamente a partir de .001.
Um peso falha na verificação	Leia o nome do arquivo no log de inicialização. Feche o processo, renomeie apenas a dependência baixada citada como backup e reinicie para tentar baixar novamente. Mantenha sua biblioteca de modelos de voz e arquivos de índice intactos.
O navegador mostra uma falha de conexão.	Verifique se o console do servidor reporta um endereço pronto. Inicie uma instância e mantenha-a aberta enquanto usa a página.
O DirectML é iniciado, mas a GPU está lenta ou ausente.	Confirme o nome da GPU selecionada e teste a CPU ou outro dispositivo compatível com o mesmo modelo. O projeto relata baixo desempenho em algumas configurações integradas da Intel.
Falha ao abrir o microfone	Verifique as permissões de entrada no sistema operacional e no navegador e repita em um navegador baseado em Chromium se o Firefox ESR não mostrar a lista de dispositivos.

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