RVC model train Windows

该项目基于Mangio RVC叉和Google Colab Notepad。

• Python 3.10.12
• 带有CUDA核心的GPU（所需的VRAM的确切量可能会有所不同）

1. 从requirements.txt安装依赖项。
2. 运行RVC_train.bat 。
3. 开始设置过程。
4. 下载额外的文件。
5. 指定实验名称。
6. 提供存储存储库的目录的路径。
7. 选择模型体系结构。
8. 设置样本率。
9. 指定扬声器ID。
10. 选择一种螺距提取算法。
11. 选择预处理类型。

这些步骤完成后，将设置验证的RVC型号，您可以开始培训。

1. 开始训练过程。
2. 指定实验名称。
3. 选择模型体系结构。
4. 选择预训练的模型类型。
5. 设置样本率。
6. 设置训练频率（例如10 ）。
7. 设置时期总数（例如500 ）。
8. 设置批处理大小（例如， 8 ）。
9. 选择是否仅保存最新的检查点（如果该过程被中断，建议使用）。
10. 决定是否缓存所有训练组。
11. 选择是否保存最终模型。

训练完成后，该模型将保存在models + experiment_name文件夹中。

非常感谢RVC开发团队的努力！