3 步跑通人声分离：RVC WebUI 中 UVR5 的完整实操

3 步跑通人声分离RVC WebUI 中 UVR5 的完整实操【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你手里有一段带伴奏的音频想单独拎出人声拿去翻唱或训练但不想为此去学音频软件。RVC WebUI 内置的 UVR5 人声分离就是干这个的它把 UVR5Ultimate Vocal Remover v5一款开源的音轨分离工具直接做进了网页界面丢一个文件夹进去出来一个人声目录和一个伴奏目录不用调参数也能出结果。从启动到出文件的 4 步启动 WebUIWindows 双击go-web.batLinux 在终端执行bash run.sh等浏览器自动打开页面。确认 UVR5 模型已下载打开分离页面后看模型下拉框。如果是空的说明还没下模型用主页的模型下载入口把 UVR5 模型包拉下来它们会存到 assets/uvr5_weights/ 目录。进入分离标签页在 WebUI 左侧点伴奏人声分离去混响去回声这一整个 Tab 就是 UVR5 的工作区。填路径、选模型、点转换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在下方批量选中文件二选一文件夹优先从下拉框选一个模型点转换。处理完成后分出来的文件默认落在opt目录人声文件带vocal_前缀伴奏文件带instrument_前缀。想换位置就在指定输出主人声文件夹和指定输出非主人声文件夹两个输入框里填上你自己的路径填一次后面都省事。分离效果由什么决定UVR5 模型怎么选效果的大头在模型。内置模型分三类对号入座就行模型用途什么时候选它HP2保留人声音频里没有和声主声保留比 HP5 更好HP3保留人声同上可能轻微漏一点伴奏但主声保留更好一丁点HP5仅保留主人声音频里带和声时选它代价是主声可能被削弱onnx_dereverb_By_FoxJoy去混响/去延迟双通道混响效果最好但推理偏慢剩下两个变量值得知道。一是导出格式默认flac建议保留mp3会再压一遍损失质量二是源音频质量如果你的原始文件是 128k 的 MP3分离结果再好也被源音质封顶这种情况先换高码率源文件再跑。如果你要拿人声去训练 RVC如果你准备训练一个新的 RVC 音色模型可以先用 UVR5 把素材歌的伴奏剥掉只留vocal文件作为训练数据这样训出来的模型不会被原曲伴奏染色。完整的分离到训练流程可以照着 docs/小白简易教程.doc 走一遍。高频翻车点找不到输出文件→ 输出目录默认是opt而且藏在项目根目录里很容易错过。→ 每次开始前把两个输出文件夹框都填上你熟悉的绝对路径。模型下拉框是空的→ 不是坏了是 UVR5 模型还没下载。→ 回到主页用模型下载入口补齐下拉框刷新后就会出现HP2、HP3等选项。处理特别慢→ 多半是没用上 GPU。→ 设备配置在 configs/config.py 里的device字段默认cuda:0确认装的是 GPU 版 PyTorch改完配置重启 WebUI 再跑。UVR5 人声分离负责把干净的人声素材从歌曲里抠出来产出的文件可以直接进 RVC 训练流程。下一步建议先拿一段 30 秒左右的音频按上面的 4 步跑通一遍效果不满意再对照 docs/cn/faq.md 换模型重试。【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