RVC-v2 + Beatrice-v2 Voice Conversion + training

RVC-v2 + Beatrice-v2 Voice Conversion + training

用 RVC v2 或 Beatrice v2 模型把一段录音转换成另一种声音，还能用你自己的音频训练新模型，页面在 CPU 上也能运行。适合音频爱好者和开发者。

由 Luminia 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：这个 Space 用 RVC v2 模型或 Beatrice v2 模型，把录音里的声音转换成另一种声音。它也可以用你的音频训练这两种模型。整个应用放在一个文件里，在 Hugging Face 的 cpu-basic 硬件上运行，带有 MCP 标签。

适合谁：适合使用声音模型、想在一个页面里完成转换和训练的人，也适合想从代码或 AI 助手调用它的开发者。

Industry | Who uses it | How they use it | Example
音频制作 | 业余制作人 | 用声音模型转换录音 | 上传一段录音，选择 RVC v2 并转换
AI 开发 | 开发者 | 在脚本里调用转换和训练 | 用 Python 客户端做批量处理
研究 | 声音模型爱好者 | 训练并测试 RVC 或 Beatrice 模型 | 用自己的录音训练一个模型

如果你想要很快的训练，可以跳过它，因为在 CPU 上训练可以运行，但很慢。

用在哪里：你可以在这些地方使用它：

• 浏览器：打开 Hugging Face 上这个 Space 的页面，不需要安装任何东西。
• Windows、macOS 或 Linux：用 Python 3.10 运行你自己的副本。
• Claude Desktop、Cursor 和 VS Code：通过 MCP，提供一个 convert 工具和一个 train 工具。
• Python 脚本：通过 gradio_client 包。

Use case | Who | What they get back
声音转换 | 制作人 | 一个转换后的音频文件和一条状态消息
模型训练 | 爱好者 | 一个训练好的模型文件和一份状态日志
批量处理 | 开发者 | 通过命令行或 Python 客户端生成的转换文件

如何设置：如果要在本地运行副本，你需要先准备：

• Python 3.10 和 pip
• 一块 GPU，README 推荐用它来训练

在线页面不需要这些。若要运行你自己的副本，请按下面的步骤操作。仓库里还有一个 requirements-training.txt 文件。

1. 安装 Hugging Face 工具。
2. 把这个 Space 的文件下载到一个文件夹。
3. 进入那个文件夹。
4. 安装 Space 使用的版本的 Gradio，再安装其他依赖包。
5. 启动应用。

pip install -U huggingface_hub
hf download Luminia/rvc-beatrice-voice-conversion --repo-type space --local-dir rvc-beatrice-voice-conversion
cd rvc-beatrice-voice-conversion
pip install gradio==6.3.0
pip install -r requirements.txt
python app.py

如何使用：在浏览器里打开这个 Space。要转换，上传源音频，选择 RVC v2 或 Beatrice v2 作为模型类型，上传模型文件，需要的话调整音高偏移，然后点击 Convert。要训练，选择训练器，上传训练音频，输入模型名称，设置轮数和批大小，然后点击 Start Training。在 Python 里，下面的客户端调用会用 RVC v2 模型运行一次转换。

from gradio_client import Client, handle_file

client = Client("Luminia/rvc-beatrice-voice-conversion")

result = client.predict(
    source_audio=handle_file("voice.wav"),
    model_type="RVC v2",
    model_file=handle_file("model.pth"),
    index_file=None,
    beatrice_model_file=None,
    beatrice_target_speaker=0,
    beatrice_formant_shift=0.0,
    pitch_shift=0,
    f0_method="pm",
    index_rate=0.75,
    protect=0.33,
    api_name="/convert"
)
print(result)

Tool | What it does
convert | 用 RVC v2 或 Beatrice v2 模型转换源音频
train | 用你的音频训练 RVC v2 或 Beatrice v2 模型
Command line | 负责批量处理

示例：你上传一段录音，选择 RVC v2 作为模型类型，并上传一个 .pth 模型文件。点击 Convert 后，你会得到一个转换后的音频文件和一条状态消息。

新手与专家：如果你是新手，用默认的 RVC v2 模型和一小段录音试一试，设置保持不动。点击 Convert，听听结果。训练需要十分钟以上的音频，所以留到以后再做。

如果你熟悉这个领域，这个应用可以读取 RVC v1 和 v2 检查点，不论有没有 f0，并从检查点里检测版本。它支持 RVC 的索引检索文件。Beatrice v2 输入 16 kHz，输出 24 kHz，并使用每个说话人独立的 VQ。

上传源音频
选择 RVC v2 或 Beatrice v2
上传模型文件
设置音高偏移
点击 Convert 得到音频

注意事项：托管的 Space 同一时间只处理一个任务，所以任务要排队。在你自己的电脑上运行副本就不用等。

• License: mit
• Cost to run: 未提及
• Data it reaches: 你上传的音频和模型文件
• Not for: 在 CPU 上快速训练，那样可以运行，但很慢

Hugging Face 上的数据（2026年11月13日）

• 点赞：42
• 构建方式：gradio
• 许可证：mit

链接

• Space：https://huggingface.co/spaces/Luminia/rvc-beatrice-voice-conversion
• 文件：https://huggingface.co/spaces/Luminia/rvc-beatrice-voice-conversion/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。