RVC_resources / README.md
Politrees's picture
Update README.md
79a7788 verified
|
raw
history blame
No virus
5.08 kB
metadata
license: mit
pipeline_tag: audio-to-audio
tags:
  - pretrained
  - HuBERT
  - RVC
  - Voice Conversion

Model Card for RVC-HuBERT

Welcome to our comprehensive repository, a treasure trove of pretrained models, HuBERT models, and an assortment of other files and models, all tailored for use in the Retrieval-based Voice Conversion (RVC) neural network.

Overview

This repository is designed to be a one-stop-shop for all your RVC needs. It hosts a wide array of pretrained models, meticulously crafted to provide a robust foundation for your voice conversion tasks. The repository also includes a diverse range of HuBERT models, known for their proficiency in self-supervised speech representation learning.

Key Features

  • Pretrained Models: A vast collection of pretrained models, ready to be fine-tuned for your specific voice conversion tasks. These models have been trained on diverse datasets, ensuring a broad spectrum of voice characteristics.
  • HuBERT Models: A selection of HuBERT models, recognized for their ability to learn high-quality speech representations from raw audio data. These models are ideal for tasks that require a deep understanding of speech nuances.
  • Additional Files and Models: A miscellaneous collection of files and models that can be beneficial for various aspects of voice conversion, from data preprocessing to model evaluation.

Перевод на русский

Обзор

Этот репозиторий предназначен для того, чтобы стать единым ресурсом для всех ваших потребностей в RVC. Он содержит широкий спектр предварительно обученных моделей, тщательно созданных для предоставления прочной основы для ваших задач преобразования голоса. Репозиторий также включает разнообразный набор моделей HuBERT, известных их умением в самообучении представлений речи.

Ключевые особенности

  • Предварительно обученные модели: Обширная коллекция предварительно обученных моделей, готовых к тонкой настройке для ваших конкретных задач преобразования голоса. Эти модели были обучены на разнообразных данных, обеспечивая широкий спектр характеристик голоса.
  • Модели HuBERT: Выбор моделей HuBERT, признанных за способность учиться высококачественным представлениям речи из сырых аудиоданных. Эти модели идеальны для задач, требующих глубокого понимания нюансов речи.
  • Дополнительные файлы и модели: Разнообразная коллекция файлов и моделей, которая может быть полезна для различных аспектов преобразования голоса, от предварительной обработки данных до оценки модели.