posts: 添加关于使用RVC进行AI翻唱的详细教程文章，包含训练音色模型和使用Replay进行翻唱的完整流程说明

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+title: 手把手教你AI翻唱！
+published: 2025-10-13T14:23:12
+description: 利用RVC训练音色模型然后使用Replay直出AI翻唱！
+image: ../assets/images/rvc-19.png
+tags:
+  - AI
+  - RVC
+  - Replay
+  - UVR
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+lang: ""
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+# 视频教程
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+https://www.bilibili.com/video/BV19F41zPEnM/
+# 流程
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+RVC：训练角色音色模型
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+Replay：利用音色模型+原曲进行AI翻唱
+
+UVR&MSST：进行人声伴奏分离
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+# 准备音源
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+至少10分钟，推荐1小时。音频内仅允许有一种音色，可以有停顿，如果想要更高质量可以自己裁剪停顿处
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+# 利用RVC训练模型
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+进入 [RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI: Easily train a good VC model with voice data <= 10 mins!](https://github.com/RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI) 根据你的系统和显卡来进行下载，或者使用该链接下载（国内高速） [语音克隆&变声器 整合包下载](https://www.yuque.com/flowercry/hxf0ds) 注意不要下错了
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+![](../assets/images/rvc-1.png)
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+直接运行 `go-web.bat`
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+![](../assets/images/rvc-2.png)
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+进入 WebUI 并切换到训练一栏
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+![](../assets/images/rvc-3.png)
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+首先写模型名称
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+![](../assets/images/rvc-4.png)
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+然后将你的音源放到一个空文件夹
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+![](../assets/images/rvc-5.png)
+
+然后填进去
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+![](../assets/images/rvc-6.png)
+
+总训练轮数推荐50 ~ 200
+
+![](../assets/images/rvc-7.png)
+
+然后点击一键训练（需要很久，建议晚上睡觉前训练）
+
+![](../assets/images/rvc-8.png)
+
+训练结束后可以在 `assets/weights` 找到模型文件， `.pth` 结尾的
+
+![](../assets/images/rvc-9.png)
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+# 利用Replay做AI翻唱
+
+下载 [Replay](https://www.weights.com/replay)
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+首先 **Select Audio** 选择你的原歌曲
+
+**Model** 选择刚刚训练出的模型
+
+然后点击 **Convert Audio** 
+
+![](../assets/images/rvc-10.png)
+
+在输出的文件的 **View in Folder** 可以找到 **干净的AI人声** 
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+![](../assets/images/rvc-11.png)
+
+# 伴奏和人声分离
+
+### UVR
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+> 如果你是50系显卡请前往[GPU Acceleration Hangs on RTX 5070Ti (Driver 576.80, CUDA 12.9) · Issue #1889 · Anjok07/ultimatevocalremovergui](https://github.com/Anjok07/ultimatevocalremovergui/issues/1889)通过[UVR_Patch_4_24_25_20_11_BETA_full_cuda_12.8](https://www.mediafire.com/file_premium/4jg10r9wa3tujav/UVR_Patch_4_24_25_20_11_BETA_full_cuda_12.8.zip/file)下载适用于50系显卡的UVR
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+下载 [Anjok07/ultimatevocalremovergui: GUI for a Vocal Remover that uses Deep Neural Networks.](https://github.com/Anjok07/ultimatevocalremovergui)
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+首先下载模型，选择设置
+
+![](../assets/images/rvc-12.png)
+选择 **Download Center** 下载 **VR  Arch** 的 **5_HP-Karaoke-UVR** 模型。然后回到首页
+![](../assets/images/rvc-13.png)
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+首先通过 **Select Input** 选择原音频
+
+然后通过 **Select Output** 选择输出的文件夹
+
+**CHOOSE PROCESS METHOD** 选择 **VR Architecture** 
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+**CHOOSE VR MODEL** 选择我们刚刚下载的 **5_HP-Karaoke-UVR** 模型
+
+勾选 **GPU Conversion** 
+
+然后点击 **Start Processing** 
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+![](../assets/images/rvc-14.png)
+
+输出文件夹中 **Instrumental** 为伴奏， **Vocals** 为人声
+
+![](../assets/images/rvc-15.png)
+
+### MSST
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+下载 [SUC-DriverOld/MSST-WebUI: A WebUI app for Music-Source-Separation-Training and we packed UVR together!](https://github.com/SUC-DriverOld/MSST-WebUI)
+
+双击 `go-webui.bat` 运行
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+![](../assets/images/rvc-16.png)
+
+首先去安装模型。每个模型的最终输出文件可能不一样
+
+![](../assets/images/rvc-17.png)
+
+然后都是字面意思了，随后点击 **输入音频分离** 开始转换
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+![](../assets/images/rvc-18.png)