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UVR5 人声提取与伴奏分离一次跑通:三条路径的模型不踩坑

发布时间:2026/10/2 15:03:01来源:尧图网络
UVR5 人声提取与伴奏分离一次跑通:三条路径的模型不踩坑
UVR5 人声提取与伴奏分离一次跑通三条路径的模型不踩坑【免费下载链接】Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUIEasily train a good VC model with voice data 10 mins!项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/re/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI这篇教程带你把 RVC WebUI 内置的 UVR5 人声提取、伴奏分离和去混响功能跑通一遍模型怎么选、输出文件在哪个目录、结果不干净时听感怎么判断、该换哪个模型。你只需要跟着自己目的对应的那一条路径走。先问这段音频你想拿来干什么UVR5 跑一次是一鱼两吃同一首歌会被拆成主人声和非主人声两轨各进一个文件夹。模型下拉框里选什么决定这两轨里装的是什么。所以下面三条路径你只走自己要的那条。只要人声UVR5 人声分离模型怎么选默认选项 HP2_all_vocals保留人声适合没有和声的独唱就是为这条路准备的独唱翻唱、提取干声先用它。伴奏轨里人声残留偏多时换 HP3 试试它对主人声的保留略干净。原曲带和声伴唱、你只想要主唱本尊时选 HP5_only_main_vocal压掉和声只留主唱——代价是主人声可能被略微削弱。只要伴奏非主人声输出怎么用伴奏轨就是非主人声那一路输出不需要单独的模型。和提人声是同一次运行两个文件夹同时产出所以做伴奏、做去原唱的练习轨选保留人声类的模型HP2 / HP3 / HP5跑一遍就齐了。想要伴奏更干净人声残留更少判断逻辑和上面一样在 HP2 和 HP3 之间换着试有和声就上 HP5。去混响去回声哪个模型最快回声延迟重的选 VR-DeEchoAggressiveDeEcho 系列里去得最彻底速度也最快。还要连混响一起去选 VR-DeEchoDeReverb注意它耗时约为前者的两倍。双通道混响建议用 onnx_dereverb_By_FoxJoy一个 MDX-Net 架构的去混响模型单声道混响用 VR-DeEchoDeReverb官方推荐最干净的组合是先跑一遍 MDX-Net再跑 VR-DeEchoAggressive。第一次跑装依赖、启动 RVC WebUI先拿到代码git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/re/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI cd Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI再装依赖。NVIDIA 显卡用requirments_cu118_py312.txtRTX 50 系换 cu128 版本并先装 GPU 版 TorchAMD 和 Intel 核显用requirments_cpu_py312.txt。⚠️ 装完确认是 GPU 版 PyTorch启动日志里如果显示 CPU说明依赖没装对后面分离会慢得多。启动方式# Windows双击 go-webui.bat # macOS / Linux python webui.py脚本会自动把 UVR5 的模型文件下载到assets/uvr5_weights/。✅ 检查点浏览器自动打开、左侧出现伴奏人声分离去混响去回声选项卡且模型下拉框里能列出 HP2_all_vocals 等选项就说明启动和模型下载都完成了。填好文件夹按转换人声分离输出文件夹在哪进入伴奏人声分离去混响去回声选项卡。在输入待处理音频文件夹路径里填音频所在文件夹也可以直接拖多个文件进去两者都有时优先读文件夹。⚠️ 路径建议从文件管理器地址栏整段复制别手敲手敲是报错重灾区。两个输出文件夹默认都是opt项目目录下的 opt导出格式选 flac 或 wav。点转换等输出信息框逐条报成功后打开 opt里面主人声和非主人声两个子文件夹就是结果。主声文件里歌声清晰、非主声文件里只剩纯伴奏这次就算跑通了。界面上还有一个人声提取激进程度滑杆范围 0 到 20、默认 10数值越高提得越干净但可能损伤音质每次调 2 个档位试。当前版本界面默认未开放调整留默认即可。结果不对味用耳朵判断该换哪个模型如果人声里还能听出和声伴唱大概率是 HP2/HP3 本就不去和声换 HP5_only_main_vocal 重跑即可。如果伴奏轨里人声残留明显先确认源文件是无损音质——过度压缩的源本身信息就丢了模型救不回来源没问题就在 HP2 和 HP3 之间换着试。如果混响没去干净多半是模型选错了双通道换 onnx_dereverb_By_FoxJoy单声道换 VR-DeEchoDeReverb想最干净就按MDX-Net 在前、VR-DeEchoAggressive 在后跑两遍。如果人声里带底噪先把导出格式改成 wav排除 mp3/m4a 二次压缩的嫌疑再换一个模型对比一次。如果找不到输出文件是看错目录了结果都在你指定的文件夹下默认是项目目录的 opt进去看两个子文件夹。点转换没反应时先读输出信息框里的报错最常见就是输入路径没填对。模型下拉框是空的则是模型没下全检查assets/uvr5_weights/里有没有文件或重新运行启动脚本让它自动补下。一次分离整批音频与加速一个系列节目或一整套专辑把文件放进同一个文件夹填一次路径就依次处理完。⚠️ 去混响类模型本身就慢VR-DeEchoDeReverb 耗时是其他 DeEcho 模型的两倍左右MDX-Net 也偏慢这属于模型特性不是机器问题。大文件多的话拆成几批跑别同时开多个分离任务抢显卡。分离完之后同一界面切到模型推理标签页就能拿干声接着做变声想试实时效果可以用 go-realtime_gui.bat 直接启动实时变声界面。下一步建议拿一段 30 秒左右的短音频跑一遍分别听主人声和非主人声模型换一次、参数调一次、对比三次结果比读十篇教程都快卡住时再翻项目里的 常见问题 和 更新日志 按图索骥。【免费下载链接】Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUIEasily train a good VC model with voice data 10 mins!项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/re/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考
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