有品音色训练

RVC 音色训练页。打开即可处理干声、提取音高和特征、训练模型、训练特征索引，也可以一键训练。

页面标题为「有品音色训练」。默认 v2 / 40k / 带音高，底模已放在镜像里，不用再下载 HuBERT、RMVPE 或预训练 G/D。

本镜像只有训练。推理、伴奏分离、ONNX、模型融合不在这里。

请只用你有权使用的干声。未授权的声音不要放进数据集。

环境

项目	内容
系统	Ubuntu，容器用户 root
Python	3.10 或 3.11
框架	PyTorch 2.4 + CUDA 12.1（GPU 版，已装好）
系统库	ffmpeg、libsndfile
训练依赖	fairseq、gradio、faiss、pyworld、parselmouth、librosa
网页端口	7860

创建实例时选带 NVIDIA 驱动的 GPU。Python 和 CUDA 运行库已经在镜像里，不要再 pip install torch。

镜像里有什么

• 训练页 webui.py，监听 0.0.0.0:7860
• HuBERT：assets/hubert/hubert_base.pt
• RMVPE：assets/rmvpe/rmvpe.pt
• 预训练底模：assets/pretrained/、assets/pretrained_v2/（含 32k / 40k / 48k，有无音高）
• 静音样本：logs/mute/（写训练集列表时用，不要删、不要用数据盘盖住）

开机后怎么用

1. 用本镜像创建 GPU 实例，进入 WebUI。

数据放哪

路径	放什么
/root/YP-RVC/datasets	干声。页面上的默认数据集目录
/root/YP-RVC/logs	实验、特征索引、训练日志
/root/YP-RVC/logs/weights	训出来的小模型
/root/YP-RVC/logs/mute	静音样本。留在项目里，不要挪走

挂了数据盘时，把干声和实验输出指到数据盘，避免关机后系统盘被清掉：

export RVC_DATASET_DIR=/data/datasets
export RVC_LOG_DIR=/data/logs
bash start.sh

/data 换成控制台里看到的数据盘挂载点。不要把数据盘直接挂到 /root/YP-RVC/logs，否则会盖掉静音样本。

正式训练前先改这两个目录。之后再把实例存成镜像时，数据盘上的音频和模型不会被烤进系统盘。

页面上怎么训

浏览器打开后按页面上的五步：

1. 处理数据
2. 提取音高和特征
3. 训练模型
4. 训练特征索引
5. 一键训练（上面几步合在一起）

默认版本 v2，采样率 40k，音高 带音高。对应底模：

• assets/pretrained_v2/f0G40k.pth
• assets/pretrained_v2/f0D40k.pth

小模型在 $RVC_LOG_DIR/weights，特征索引副本在 $RVC_LOG_DIR/indices。

常见问题

• 页面打不开：先看终端是不是已经在监听 7860，再看防火墙或开放端口有没有放行 7860。Jupyter 地址打不开训练页。
• torch.cuda.is_available() 为 False：这台机器没有用到 GPU 驱动。换一台带 NVIDIA 驱动的 GPU 实例，不要在里面重装 CPU 版 PyTorch。
• 保存成自己的镜像后下次开机：同样放行 7860，再执行上面的启动命令。依赖不用重装。

联系

训练页使用、镜像部署、音色训练问题，联系有品：

• 微信：code_youpin
• QQ：171161325