File size: 5,533 Bytes
297935a
 
 
 
 
 
 
e0c5139
 
 
 
297935a
2b045bc
 
 
 
 
 
 
297935a
2b045bc
cdcddfb
2b045bc
 
 
 
 
297935a
 
2b045bc
 
 
 
297935a
2b045bc
 
 
297935a
2b045bc
 
 
 
 
 
 
297935a
2b045bc
 
 
cdcddfb
 
 
 
 
 
 
297935a
2b045bc
 
4d422a2
2b045bc
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
79a7788
2f833e9
4d422a2
13835fe
2f833e9
13835fe
2f833e9
 
 
 
 
2b045bc
 
2f833e9
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
---
license: mit
pipeline_tag: audio-to-audio
tags:
- pretrained
- HuBERT
- RVC
- Voice-Conversion
- ai
- vc
- voice-cloning
---
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
    <style>
        body {
            font-family: Arial, sans-serif;
            padding: 2rem;
            color: #333;
        }
        .container {
            max-width: 800px;
            margin: 0 auto;
            padding: 2rem;
            border-radius: 5px;
            box-shadow: 0 2px 5px rgba(0, 0, 0, 0.1);
            text-align: center;
        }
        h1 {
            margin-bottom: 1.5rem;
            font-size: 2.5rem;
        }
        h2 {
            margin-bottom: 1rem;
            font-size: 2rem;
        }
        ul {
            list-style: none;
            padding: 0;
            margin: 0;
        }
        ul li {
            margin-bottom: 0.5rem;
        }
        p {
            margin-bottom: 1.5rem;
            font-size: 1.1rem;
        }
        a {
            color: #007bff;
            text-decoration: none;
        }
        a:hover {
            text-decoration: underline;
        }
    </style>
    <title>all RVC pretrained and other</title>
</head>
<body>
    <div class="container">
        <p>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.</p>
        <h2>Overview</h2>
        <p>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.</p>
        <h2>Key Features</h2>
        <ul>
            <li><strong>Pretrained Models:</strong> 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.</li>
            <li><strong>HuBERT Models:</strong> 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.</li>
            <li><strong>Additional Files and Models:</strong> A miscellaneous collection of files and models that can be beneficial for various aspects of voice conversion, from data preprocessing to model evaluation.</li>
        </ul>
        <hr style="border: none; height: 2px; background-color: #800080;">
        <h2>Перевод на русский</h2>
        <p>Добро пожаловать в наш всеобъемлющий репозиторий, настоящее сокровище предварительно обученных моделей, моделей HuBERT и разнообразных других файлов и моделей, все специально разработанных для использования в нейронной сети Retrieval-based Voice Conversion (RVC).</p>
        <h2>Обзор</h2>
        <p>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.</p>
        <h2>Ключевые особенности</h2>
        <ul>
            <li><strong>Предварительно обученные модели:</strong> 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.</li>
            <li><strong>Модели HuBERT:</strong> Выбор моделей HuBERT, признанных за способность учиться высококачественным представлениям речи из сырых аудиоданных. Эти модели идеальны для задач, требующих глубокого понимания нюансов речи.</li>
            <li><strong>Дополнительные файлы и модели:</strong> Разнообразная коллекция файлов и моделей, которая может быть полезна для различных аспектов преобразования голоса, от предварительной обработки данных до оценки модели.</li>
        </ul>
    </div>
</body>
</html>