RVC WebUI UVR5人声伴奏分离教程5分钟跑出干净人声与伴奏双轨【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按本文操作完你会得到两个文件一条几乎去掉伴奏的人声轨一条没有人声的伴奏轨。本文带你用 RVC WebUI 内置的 UVR5 人声伴奏分离从环境装到第一次分离共 4 步5 分钟的歌在 GPU 上 3-5 分钟处理完。UVR5人声伴奏分离的原理与适用场景这一节讲清分离原理以及你的材料该交给哪类模型。把一首混好的歌想象成一碗混在一起的谷物分离模型像一只自动筛子按频谱特征判断哪部分属于人声、哪部分属于乐器再分别重建回两条轨道。HP2、HP3、HP5 和 DeEcho 系列都是同一思路训练出来的变体只是筛孔大小不同适合的材料也不同。典型用法有三类翻唱歌手手里只有混音成品想用 RVC 换音色需要一条不带伴奏干扰的干声轨播客和课程录音响度有混响、有回声要拿回纯净的干声交给 DeEcho 系列清理remix 创作者不想重录整首歌要拿回原版伴奏当底子再叠上转换过的人声或新录的段落UVR5人声伴奏分离如何跑通4 步流程这一节把环境到界面完整跑一遍每步结尾都有一个可自查的验证点。获取项目代码git clone https://gitcode.com/GitHub_Trending/re/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI cd Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI预期结果出现项目目录里面有 webui.py、tools/uvr5/ 等文件。安装依赖需要 Python 3.12# CPU / AMD / Intel 显卡 pip install -r requirments_cpu_py312.txt # NVIDIA先装 CUDA 11.8 版 torch再改装 requirments_cu118_py312.txtRTX 50 系用 cu128 版预期结果安装结束无报错依赖就绪。下载 UVR5 分离模型pip install -U huggingface_hub hf download lj1995/VoiceConversionWebUI --revision main --include uvr5_weights/* --local-dir assets预期结果assets/uvr5_weights/ 下出现 HP2_all_vocals.pth、VR-DeEchoAggressive.pth 等模型文件。启动 Web 界面python webui.py # Windows 也可以直接双击 go-webui.bat无桌面的服务器加 --noautoopen预期结果浏览器自动打开 7865 端口左侧能看到伴奏人声分离去混响去回声选项卡模型下拉框有内容可选。 UVR5分离模型和Agg参数怎么选按材料类型选模型别混着试。界面上的 Agg人声提取激进程度固定为10滑条目前不开放调整你不需要关心调参这一项。场景推荐项关键值代价或注意保留人声材料无和声HP2_all_vocalsAgg 10输出 WAV主人声和声都保留完整性最好想要更干净的人声轨HP3_all_vocalsAgg 10主人声保留比 HP2 略好可能轻微漏伴奏进人声轨材料带和声只要主人声HP5_only_main_vocalAgg 10只留主人声主声可能略被削弱去混响立体声材料onnx_dereverb_By_FoxJoyMDX-NetAgg 10双通道效果最佳单声道材料无效处理偏慢去延迟VR-DeEchoNormal / VR-DeEchoAggressiveAgg 10Aggressive 去得更彻底Normal 更保守去混响去延迟VR-DeEchoDeReverbAgg 10单声道混响也能去耗时约为另两个 DeEcho 的两倍官方最干净的去混响组合先跑 onnx_dereverb_By_FoxJoy再跑 VR-DeEchoAggressive。输出格式建议 flac 或 wav没有二次压缩损失要分享时再转 mp3。 UVR5分离出问题了先查这里每条按现象 → 可能原因 → 处置三段走一条只管一个问题。现象人声轨里残留伴奏→ 原因模型和材料类型不匹配 → 处置无和声材料换 HP3_all_vocals和声多的材料换 HP5_only_main_vocal。现象人声发虚、带机器人味→ 原因源文件音质低失真被模型放大 → 处置优先换更干净的源文件再考虑换模型版本。现象处理很慢5 分钟的歌跑 10 分钟以上→ 原因没跑在 GPU 上或一次堆了太多文件 → 处置确认启动时设备选中了 GPUconfigs/config.py 会自动检测控制台有 Selected GPU 一行一次处理 1-3 个文件。现象报 ffmpeg error 或 utf8 error→ 原因音频路径带空格、括号或中文 → 处置把文件挪到纯英文路径再跑docs/cn/faq.md 的 Q1 有说明。现象模型下拉框是空的→ 原因assets/uvr5_weights/ 里的模型没下全 → 处置回到第 3 步补齐缺的文件.pth、.ckpt、onnx 都会被识别放进该目录即可选。UVR5搭配RVC变声的组合用法UVR5 RVC 音色转换先在分离选项卡抠出干净人声再送进推理选项卡换音色。输入越干净转换结果越不受原曲伴奏干扰越稳。这是最实用的搭配。两级去混响先跑 onnx_dereverb_By_FoxJoy把输出再喂给 VR-DeEchoAggressive。第一遍去掉大部分混响第二遍收尾一遍参数做不到这么干净。整目录批量处理把多首歌放进一个文件夹在输入待处理音频文件夹路径直接填目录程序会扫描整个目录一次性处理逻辑在 tools/uvr5/webui.py不用逐首上传。找一首你确实想用的歌丢进分离选项卡跑一遍留下效果最好的版本。更多报错情况见 docs/cn/faq.md环境与模型目录规范见 README.md。【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