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RVC Inference

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翻訳提供：GPT-4

このプロジェクトは、軽量で高速、かつメモリ効率の良いAPIで、v1/v2 RVCモデルを実行します。本APIは、本番環境での使用と既存のコードベースとの互換性を目的としています。 RVCをパイプラインやワークフローのステージとして統合することを容易にします。pipを使用したインストールは迅速で、Linux/Windows/Macおよび最新のPythonバージョンと互換性があります。

インストール

Python 3.11+ を使用する場合は、fairseq がまだ 3.11 と互換性がないため、まず fairseq のフォークをインストールしてください。

pip install https://github.com/One-sixth/fairseq/archive/main.zip

以下のようにリポジトリを Pip インストールすると、必要な依存関係が自動的にインストールされます。

pip uninstall inferrvc
pip install https://github.com/CircuitCM/RVC-inference/raw/main/dist/inferrvc-1.0-py3-none-any.whl --no-cache-dir

デフォルトでは pypi は pytorch の CPU ビルドをインストールします。Nvidia または AMD を使用して GPU 用にインストールするには、https://pytorch.org/get-started/locally/ を訪れて、このライブラリをインストールする 前に torch と torchaudio を GPU 付きで pip インストールしてください。

Python 3.8-3.12 でサポートされるべきですが、テストされたのは 3.11 のみです。インストールや互換性に問題がある場合は、問題を報告してください。修正をプッシュします。 修正や改善の PR も歓迎します。

使い方

最初にオプションの環境変数を設定します：

import os
os.environ['RVC_MODELDIR']='path/to/rvc_model_dir' #モデルの .pth ファイルが保存されている場所。
os.environ['RVC_INDEXDIR']='path/to/rvc_index_dir' #モデルの .index ファイルが保存されている場所。
#オーディオ出力周波数、デフォルトは 44100。
os.environ['RVC_OUTPUTFREQ']='44100'
#出力オーディオテンソルが完全にロードされるまでブロックする必要がある場合、これは無視して構いません。しかし、より大きな torch パイプラインで実行したい場合は、False に設定するとパフォーマンスが少し向上します。
os.environ['RVC_RETURNBLOCKING']='True'

環境変数に関する注意事項：

  • RVC_OUTPUTFREQ と RVC_RETURNBLOCKING は RVC クラスのデフォルトを設定しますが、self.outputfreq と self.returnblocking でインスタンスごとに上書きすることができます。
  • RVC_OUTPUTFREQ を None に設定すると、標準のリサンプリングが無効になり、モデルのネイティブサンプルレートが返されます。
  • RVC_INDEXDIR を設定しない場合、RVC クラスは RVC_MODELDIR にフォールバックし、最終的にはモデルディレクトリの絶対パス os.path.dirname(model_path) にフォールバックします。
  • RVC_MODELDIR を設定しない場合、引数 model は絶対パスでなければなりません。

モデルのロード：

from inferrvc import RVC
whis,obama=RVC('Whis.pth',index='added_IVF1972_Flat_nprobe_1_Whis_v2'),RVC(model='obama')

print(whis.name)
print('Paths',whis.model_path,whis.index_path)
print(obama.name)
print('Paths',obama.model_path,obama.index_path)
Model: Whis, Index: added_IVF1972_Flat_nprobe_1_Whis_v2
Paths Z:\Models\RVC\Models\Whis.pth Z:\Models\RVC\Indexes\added_IVF1972_F

lat_nprobe_1_Whis_v2.index
Model: obama, Index: obama
Paths Z:\Models\RVC\Models\obama.pth Z:\Models\RVC\Indexes\obama.index

推論の実行：

from inferrvc import load_torchaudio
aud,sr = load_torchaudio('path/to/audio.wav')

paudio1=whis(aud,f0_up_key=6,output_device='cpu',output_volume=RVC.MATCH_ORIGINAL,index_rate=.75)
paudio2=obama(aud,5,output_device='cpu',output_volume=RVC.MATCH_ORIGINAL,index_rate=.9)

import soundfile as sf

sf.write('path/to/audio_whis.wav',paudio1,44100)
sf.write('path/to/audio_obama.wav',paudio2,44100)

Whis の例。
Obama の例。

元のリポジトリからの変更点：

  • 推論に関連しないほとんどのコードを削除しました。これで依存関係が大幅に減ります。
  • ストリームライン化された推論クラスとパイプラインを作成しました。
  • パフォーマンスとメモリ効率の向上。
  • 汎用モデルは現在 huggingface_hub によって管理され、HF_HOME 環境変数を通じてキャッシュされます。
  • RVC モデルディレクトリとファイルへの柔軟な参照。
  • バターワースフィルターは通常差がなく、若干の品質低下を引き起こす可能性があるため、デフォルトで無効になっています。inferrvc.pipeline.enable_butterfilter=True で有効にできます。

Todo：

  • 異なる Python バージョンをテストする。
  • 異なる OS とピッチ推定器をテストする。（他の推定器は移植されるべきですが、RMVPE のみがテストされました。これは最高です）
  • 残りの操作を単一のプライマリデバイス（例：GPU）に移動し、メモリ転送による遅延とスローダウンを減らします。
    • 残りの numpy コードを torch.where と torch.masked_select の torch 同等品に置き換える。
    • インデックスマスクを GPU デバイス用の pytorch で再実装する。
  • torch 2.0 の .compile() を使用して、可能であれば v1/v2 モデルを高速化する。