Mindket

Ultimate RVC

新上架第 1 版 · 更新于

概览

Ultimate RVC 项目的一个 Gradio 应用,用于语音转换、音源分离、特征提取和训练,可以在线运行,也可以用 Python 3.12.7 在你的电脑上运行。

Ultimate RVC 是一款工具包,属于开发类,由 Mindket 上架。可免费获取。当前为第 1 版,最近更新于 。在本页下载,是一个装着它全部文件的 zip 压缩包。这些文件不会自己运行。

速览

你需要
  • 在线 Space 需要一个网页浏览器
  • 本地副本需要 Windows、macOS 或 Linux 上的 Python 3.12.7
  • requirements.txt 里列出的 Python 包
  • 一块受支持的 GPU,如果你想比在线 Space 快得多
用在
  • 网页浏览器:打开它在 Hugging Face 上的 Space 页面
  • Windows、macOS 或 Linux 上的 Python 3.12.7:运行 Space 的一份副本
  • Google Colab:提供了一个笔记本,用来获得更快的处理速度
先运行
pip install -U huggingface_hub
hf download JackismyShephard/ultimate-rvc --repo-type space --local-dir ultimate-rvc
cd ultimate-rvc

平台

Windows操作系统
macOS操作系统
Linux操作系统

关于

它是什么

Ultimate RVC 是 JackismyShephard 的一个 Gradio 应用,以 The Ultimate RVC Project 的名字发布在 Hugging Face Space 上。它涵盖语音转换、音源分离、特征提取和训练。这个 Space 运行在 Hugging Face 的 cpu-basic 硬件上,所以重活会很慢。

适合谁

适合处理人声音频、想试语音转换或音源分离的人,也适合想阅读或自己运行应用文件的开发者。

行业谁在用怎么用例子
音频制作音频剪辑师对音频做语音转换或音源分离把一段录音拆成各自独立的音源
机器学习音频开发者使用训练和特征提取功能为一个声音模型发起一次训练
软件开发Gradio 开发者下载文件,阅读 app.py研究多功能音频应用是怎么接起来的

如果你需要快速出结果,就别用在线 Space,因为重活在 cpu-basic 硬件上是一个接一个处理的。

用在哪里

Ultimate RVC 可以在这些地方运行。

  • 网页浏览器:打开它在 Hugging Face 上的 Space 页面
  • Windows、macOS 或 Linux 上的 Python 3.12.7:运行 Space 的一份副本
  • Google Colab:提供了一个笔记本,用来获得更快的处理速度
用途谁用能得到什么
转换声音音频用户声音被转换后的音频
分离音源音频剪辑师被拆成各个音源的录音
训练模型机器学习开发者长时间运行之后得到的声音模型

如何设置

在线使用只需要一个浏览器。想放一份本地副本,要先准备几样东西。

  • 在线 Space 需要一个网页浏览器
  • 本地副本需要 Windows、macOS 或 Linux 上的 Python 3.12.7
  • requirements.txt 里列出的 Python 包
  • 一块受支持的 GPU,如果你想比在线 Space 快得多
  1. 用 pip 安装 Hugging Face hub 库。
  2. 把这个 Space 的文件下载到名为 ultimate-rvc 的文件夹里。
  3. 进入这个文件夹。
  4. 安装 Space 使用的那个版本的 Gradio。
  5. 安装 requirements.txt 里列出的包。
  6. 用 Python 启动应用。
pip install -U huggingface_hub
hf download JackismyShephard/ultimate-rvc --repo-type space --local-dir ultimate-rvc
cd ultimate-rvc
pip install gradio==5.49.1
pip install -r requirements.txt
python app.py

如何使用

在线使用时,打开 Space 页面,开始一个任务。重活要排队,所以你可能排在其他用户后面。在自己的电脑上,就在这个文件夹里用下面的命令启动应用。

python app.py
工具作用
Voice conversion改变音频里的声音
Source separation把音频拆成各个音源
Feature extraction从音频里提取特征
Training训练一个模型,耗时最长
python app.py从主文件启动 Gradio 应用

示例

你打开这个 Space,对一个音频文件开始一次语音转换。因为重活在 cpu-basic 硬件上是一个接一个处理的,结果出来之前你可能要排在其他用户后面。

新手与专家

如果你是新手,先打开 Space 页面,试最轻的那个任务。训练最慢,留给装有 GPU 的本地副本去做。

如果你熟悉这个领域,这个 Space 是一个把计算量大的请求一个接一个排队处理的前端。带受支持 GPU 的本地副本,或者 Colab 笔记本,处理速度快得多。仓库很小,只有一个应用文件和一份依赖列表,本地副本固定使用 Gradio 5.49.1。

  1. 打开 Space 或运行 app.py
  2. 在应用里开始一个任务
  3. 重活一个接一个排队
  4. 结果返回

注意事项

你的 Hugging Face 账号和套餐,决定你能否复制这个 Space,以及能给它配什么硬件。

  • Version: Gradio 5.49.1 和 Python 3.12.7
  • Hardware: Hugging Face 上的 cpu-basic
  • Size: 仓库里有 4 个文件
  • License: MIT
  • Cost to run: 没有提到
  • Data it reaches: 你给它的音频
  • Not for: 在线 Space 上要快速出结果,因为重活在 CPU 硬件上要排队

README 和文件

README

Ultimate RVC

Ultimate RVC 项目的一个 Gradio 应用,用于语音转换、音源分离、特征提取和训练,可以在线运行,也可以用 Python 3.12.7 在你的电脑上运行。

由 JackismyShephard 在 Hugging Face 上制作。这些说明是 Mindket 根据它的 Space 页面和 README 写的,应用自己的文件和许可证在 Hugging Face 上。

简介

它是什么:Ultimate RVC 是 JackismyShephard 的一个 Gradio 应用,以 The Ultimate RVC Project 的名字发布在 Hugging Face Space 上。它涵盖语音转换、音源分离、特征提取和训练。这个 Space 运行在 Hugging Face 的 cpu-basic 硬件上,所以重活会很慢。

适合谁:适合处理人声音频、想试语音转换或音源分离的人,也适合想阅读或自己运行应用文件的开发者。

行业 | 谁在用 | 怎么用 | 例子
音频制作 | 音频剪辑师 | 对音频做语音转换或音源分离 | 把一段录音拆成各自独立的音源
机器学习 | 音频开发者 | 使用训练和特征提取功能 | 为一个声音模型发起一次训练
软件开发 | Gradio 开发者 | 下载文件,阅读 app.py | 研究多功能音频应用是怎么接起来的

如果你需要快速出结果,就别用在线 Space,因为重活在 cpu-basic 硬件上是一个接一个处理的。

用在哪里:Ultimate RVC 可以在这些地方运行。

  • 网页浏览器:打开它在 Hugging Face 上的 Space 页面
  • Windows、macOS 或 Linux 上的 Python 3.12.7:运行 Space 的一份副本
  • Google Colab:提供了一个笔记本,用来获得更快的处理速度
用途 | 谁用 | 能得到什么
转换声音 | 音频用户 | 声音被转换后的音频
分离音源 | 音频剪辑师 | 被拆成各个音源的录音
训练模型 | 机器学习开发者 | 长时间运行之后得到的声音模型

如何设置:在线使用只需要一个浏览器。想放一份本地副本,要先准备几样东西。

  • 在线 Space 需要一个网页浏览器
  • 本地副本需要 Windows、macOS 或 Linux 上的 Python 3.12.7
  • requirements.txt 里列出的 Python 包
  • 一块受支持的 GPU,如果你想比在线 Space 快得多
  1. 用 pip 安装 Hugging Face hub 库。
  2. 把这个 Space 的文件下载到名为 ultimate-rvc 的文件夹里。
  3. 进入这个文件夹。
  4. 安装 Space 使用的那个版本的 Gradio。
  5. 安装 requirements.txt 里列出的包。
  6. 用 Python 启动应用。
pip install -U huggingface_hub
hf download JackismyShephard/ultimate-rvc --repo-type space --local-dir ultimate-rvc
cd ultimate-rvc
pip install gradio==5.49.1
pip install -r requirements.txt
python app.py

如何使用:在线使用时,打开 Space 页面,开始一个任务。重活要排队,所以你可能排在其他用户后面。在自己的电脑上,就在这个文件夹里用下面的命令启动应用。

python app.py
工具 | 作用
Voice conversion | 改变音频里的声音
Source separation | 把音频拆成各个音源
Feature extraction | 从音频里提取特征
Training | 训练一个模型,耗时最长
python app.py | 从主文件启动 Gradio 应用

示例:你打开这个 Space,对一个音频文件开始一次语音转换。因为重活在 cpu-basic 硬件上是一个接一个处理的,结果出来之前你可能要排在其他用户后面。

新手与专家:如果你是新手,先打开 Space 页面,试最轻的那个任务。训练最慢,留给装有 GPU 的本地副本去做。

如果你熟悉这个领域,这个 Space 是一个把计算量大的请求一个接一个排队处理的前端。带受支持 GPU 的本地副本,或者 Colab 笔记本,处理速度快得多。仓库很小,只有一个应用文件和一份依赖列表,本地副本固定使用 Gradio 5.49.1。

打开 Space 或运行 app.py
在应用里开始一个任务
重活一个接一个排队
结果返回

注意事项:你的 Hugging Face 账号和套餐,决定你能否复制这个 Space,以及能给它配什么硬件。

  • Version: Gradio 5.49.1 和 Python 3.12.7
  • Hardware: Hugging Face 上的 cpu-basic
  • Size: 仓库里有 4 个文件
  • License: MIT
  • Cost to run: 没有提到
  • Data it reaches: 你给它的音频
  • Not for: 在线 Space 上要快速出结果,因为重活在 CPU 硬件上要排队

Hugging Face 上的数据(2026年11月13日)

  • 点赞:217
  • 构建方式:gradio
  • 许可证:mit

链接

  • Space:https://huggingface.co/spaces/JackismyShephard/ultimate-rvc
  • 文件:https://huggingface.co/spaces/JackismyShephard/ultimate-rvc/tree/main

试用

在浏览器里打开这个 Space,或在它的页面上把它复制到你自己的 Hugging Face 账号。这个工具包里没有会自己运行的东西。

文件
README.md  5 KB

1 个文件,共 5 KB,以 zip 压缩包下载。

更新内容

  • 第 1 版 · 2026-11-12

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Z Image Turbo共有 gradio1,940gradioapache-2.0
数据为 Mindket 在 2026-11-12 读取的数值。

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