2026/9/1 8:36:16
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RVC WebUI 里的人声分离一首歌拆出人声和伴奏两条轨【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手里有一首歌想翻唱却找不到干净伴奏或者直播录音混响太重想救一下。Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI 内置的 UVR5 人声分离功能能把一首歌拆成人声、伴奏两条独立音轨。读完这篇文章你可以从一首歌里拆出纯净人声和伴奏还能对录音做去混响。装好环境要敲哪几条命令这一步只解决让它跑起来。总共三件事拿代码、装依赖、启动。git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/re/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI cd Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI拉下代码后装依赖按你的显卡选一份清单pip install -r requirements.txtN 卡用上面这条A 卡、I 卡把文件名换成requirements-dml.txtA 卡 Linux 用requirements-amd.txt。macOS 用户直接sh ./run.sh它会自动建环境并下载需要的预训练模型。注意跑之前需要装好 ffmpegUbuntu 用sudo apt install ffmpegmacOS 用brew install ffmpeg还要从 Hugging Face 的 lj1995/VoiceConversionWebUI 页面把assets/uvr5_weights/下的分离模型下载下来。然后启动python infer-web.py浏览器会自动打开本地 WebUI这就是你要操作的整个面板。WebUI 启动后的操作面板选择伴奏人声分离标签页开始人声分离把第一首歌拆完这一节带你从打开界面到拿到两条音轨完整走一遍。打开 WebUI点顶部的伴奏人声分离去混响去回声标签页。界面分两列左边是输入右边是配置。把你的歌拖进也可批量输入音频文件那个上传框或者直接填一个文件夹路径文件夹里放几首歌也能一次处理。模型下拉框里选HP2_all_vocals——它保留主人声最全适合没有和声的普通音源歌曲带伴唱和声就换 HP5_only_main_vocal。输出目录保持默认的opt就行导出格式从 flac 改成 wav方便直接进剪辑软件。点转换。跑完后opt目录下会多出两个文件vocal_歌名_10.wav是拆出来的人声instrument_歌名_10.wav是伴奏。文件名里的 10 是提取的激进程度界面上默认就不开放调整用默认值就好——它平衡了人声保留和伴奏泄漏日常使用最稳。UVR5 人声分离输出opt 目录下 vocal 与 instrument 两条音轨如果你的目标是去混响或保留和声模型下拉框里那几项各自针对不同的问题想多留一点主人声选 HP3_all_vocals。它可能轻微漏一点伴奏但对主人声的保留比 HP2 再好一丁点。音源带和声、伴唱选 HP5_only_main_vocal。只保主人声代价是和声会被削掉。录音混响太重先选 MDX-Netonnx_dereverb双声道混响去得最干净单声道或要更彻底再跑一遍 VR-DeEchoAggressive。官方建议的干净组合就是先 MDX-Net 再 DeEcho-Aggressive。伴奏提取给编曲用还是 HP2/HP3只是你拿instrument_开头那条轨当成品。去混响模型比分离模型慢DeReverb 版本耗时接近其他 DeEcho 模型的两倍不着急可以选更狠的那个。卡住了先查这几个现象报 ffmpeg error / utf8 error→ 大概率原因音频路径带空格、括号或中文 → 一步修复把音频挪到纯英文、无空格的短路径再跑。现象Cuda out of memory→ 大概率原因一次塞了太多或太长的音频 → 一步修复减少单次处理的文件数或先切短音频。现象Windows 报 Could not load shared object file: llvmlite.dll→ 大概率原因缺 VC 运行库 → 一步修复装 Visual C Redistributablex64后重启 WebUI。现象Connection Error 或 Expecting value: line 1 column 1→ 大概率原因开了系统代理 → 一步修复关掉全局或局域网代理。现象输出信息说完成了但没找到文件→ 大概率原因没去对目录 → 一步修复到项目根目录的opt/里找文件名带vocal_或instrument_前缀。还没解决就去项目的 issues 区搜 ffmpeg、cuda、out of memory 这类关键词多数情况都有现成答案。拆完然后呢人声分离这件事RVC WebUI 用 UVR5 把它压成了一次点击拖文件、选模型、拿两条轨。拆出来的 vocal 轨可以直接送去翻唱或变声instrument 轨可以直接当伴奏。现在挑一首你手头的歌从伴奏人声分离标签页开始把vocal_开头的那条听三遍——够不够干净你自己最有数。【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
RVC WebUI 里的人声分离：一首歌拆出人声和伴奏两条轨
RVC WebUI 里的人声分离一首歌拆出人声和伴奏两条轨【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手里有一首歌想翻唱却找不到干净伴奏或者直播录音混响太重想救一下。Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI 内置的 UVR5 人声分离功能能把一首歌拆成人声、伴奏两条独立音轨。读完这篇文章你可以从一首歌里拆出纯净人声和伴奏还能对录音做去混响。装好环境要敲哪几条命令这一步只解决让它跑起来。总共三件事拿代码、装依赖、启动。git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/re/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI cd Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI拉下代码后装依赖按你的显卡选一份清单pip install -r requirements.txtN 卡用上面这条A 卡、I 卡把文件名换成requirements-dml.txtA 卡 Linux 用requirements-amd.txt。macOS 用户直接sh ./run.sh它会自动建环境并下载需要的预训练模型。注意跑之前需要装好 ffmpegUbuntu 用sudo apt install ffmpegmacOS 用brew install ffmpeg还要从 Hugging Face 的 lj1995/VoiceConversionWebUI 页面把assets/uvr5_weights/下的分离模型下载下来。然后启动python infer-web.py浏览器会自动打开本地 WebUI这就是你要操作的整个面板。WebUI 启动后的操作面板选择伴奏人声分离标签页开始人声分离把第一首歌拆完这一节带你从打开界面到拿到两条音轨完整走一遍。打开 WebUI点顶部的伴奏人声分离去混响去回声标签页。界面分两列左边是输入右边是配置。把你的歌拖进也可批量输入音频文件那个上传框或者直接填一个文件夹路径文件夹里放几首歌也能一次处理。模型下拉框里选HP2_all_vocals——它保留主人声最全适合没有和声的普通音源歌曲带伴唱和声就换 HP5_only_main_vocal。输出目录保持默认的opt就行导出格式从 flac 改成 wav方便直接进剪辑软件。点转换。跑完后opt目录下会多出两个文件vocal_歌名_10.wav是拆出来的人声instrument_歌名_10.wav是伴奏。文件名里的 10 是提取的激进程度界面上默认就不开放调整用默认值就好——它平衡了人声保留和伴奏泄漏日常使用最稳。UVR5 人声分离输出opt 目录下 vocal 与 instrument 两条音轨如果你的目标是去混响或保留和声模型下拉框里那几项各自针对不同的问题想多留一点主人声选 HP3_all_vocals。它可能轻微漏一点伴奏但对主人声的保留比 HP2 再好一丁点。音源带和声、伴唱选 HP5_only_main_vocal。只保主人声代价是和声会被削掉。录音混响太重先选 MDX-Netonnx_dereverb双声道混响去得最干净单声道或要更彻底再跑一遍 VR-DeEchoAggressive。官方建议的干净组合就是先 MDX-Net 再 DeEcho-Aggressive。伴奏提取给编曲用还是 HP2/HP3只是你拿instrument_开头那条轨当成品。去混响模型比分离模型慢DeReverb 版本耗时接近其他 DeEcho 模型的两倍不着急可以选更狠的那个。卡住了先查这几个现象报 ffmpeg error / utf8 error→ 大概率原因音频路径带空格、括号或中文 → 一步修复把音频挪到纯英文、无空格的短路径再跑。现象Cuda out of memory→ 大概率原因一次塞了太多或太长的音频 → 一步修复减少单次处理的文件数或先切短音频。现象Windows 报 Could not load shared object file: llvmlite.dll→ 大概率原因缺 VC 运行库 → 一步修复装 Visual C Redistributablex64后重启 WebUI。现象Connection Error 或 Expecting value: line 1 column 1→ 大概率原因开了系统代理 → 一步修复关掉全局或局域网代理。现象输出信息说完成了但没找到文件→ 大概率原因没去对目录 → 一步修复到项目根目录的opt/里找文件名带vocal_或instrument_前缀。还没解决就去项目的 issues 区搜 ffmpeg、cuda、out of memory 这类关键词多数情况都有现成答案。拆完然后呢人声分离这件事RVC WebUI 用 UVR5 把它压成了一次点击拖文件、选模型、拿两条轨。拆出来的 vocal 轨可以直接送去翻唱或变声instrument 轨可以直接当伴奏。现在挑一首你手头的歌从伴奏人声分离标签页开始把vocal_开头的那条听三遍——够不够干净你自己最有数。【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 
