W-Okada Voice Changer
O W-Okada Voice Changer é um software de conversão de voz em tempo real de código aberto que usa IA para transformar vozes com alta qualidade e baixa latência.
https://github.com/w-okada/voice-changer?utm_source=aipure
Informações do Produto
Atualizado:Dec 16, 2024
O que é W-Okada Voice Changer
O W-Okada Voice Changer é um software cliente para conversão de voz em tempo real que suporta vários modelos de conversão de voz por IA. Desenvolvido por Watanabe Okada, permite que os usuários transformem sua voz em diferentes personagens ou estilos em tempo real para aplicações como streaming, jogos e criação de conteúdo. O software está disponível para Windows e Mac, com opções para usar aceleração por CPU ou GPU.
Principais Recursos do W-Okada Voice Changer
W-Okada Voice Changer é um software de conversão de voz em tempo real, gratuito e de código aberto, que utiliza IA para transformar vozes. Ele suporta múltiplos modelos de conversão de voz, permite a personalização das configurações de voz e pode ser integrado a várias aplicações para streaming, jogos e mais. O software funciona em Windows, Mac e Linux, com opções para processamento tanto por CPU quanto por GPU.
Conversão de voz em tempo real: Converte vozes em tempo real usando modelos de IA para saída imediata
Múltiplos modelos de voz: Suporta vários modelos de conversão de voz de IA, como RVC, DDSP-SVC e So-VITS-SVC
Configurações de voz personalizáveis: Permite ajuste de tom, qualidade e outros parâmetros para aprimorar a voz de saída
Compatibilidade entre plataformas: Funciona em sistemas operacionais Windows, Mac e Linux
Aceleração por GPU: Suporta processamento por GPU para desempenho mais rápido em sistemas compatíveis
Casos de Uso do W-Okada Voice Changer
Streaming de jogos: Os streamers podem usá-lo para alterar sua voz para entretenimento ou anonimato enquanto transmitem jogabilidade
Dublagem: Os dubladores podem experimentar diferentes estilos de voz para personagens ou demos
Criação de conteúdo: YouTubers e podcasters podem criar conteúdo de voz variado para seus canais
Aprendizado de idiomas: Os estudantes podem praticar a pronúncia comparando sua voz com modelos de falantes nativos
Vantagens
Gratuito e de código aberto
Suporta múltiplos modelos de conversão de voz de IA
Compatibilidade entre plataformas
Desvantagens
Pode ser complexo de configurar para iniciantes
Requer hardware poderoso para desempenho ideal em tempo real
Documentação e suporte limitados em comparação com alternativas comerciais
Como Usar o W-Okada Voice Changer
Baixe o modificador de voz: Vá para o repositório do GitHub do W-Okada Voice Changer. Role para baixo até a tabela de lançamentos e baixe a versão mais recente compatível com seu sistema operacional.
Instale as dependências: Instale quaisquer dependências necessárias, como Python, PyTorch, etc., conforme especificado nas instruções de instalação.
Inicie o aplicativo: Execute o executável do modificador de voz. Conceda as permissões de administrador necessárias. Aguarde o carregamento inicial e a conclusão dos downloads de arquivos.
Selecione o modelo de voz: Escolha um modelo RVC (voiceover) entre as opções disponíveis ou faça o upload do seu próprio modelo personalizado.
Configure as configurações de áudio: Configure seus dispositivos de áudio de entrada/saída. Ajuste configurações como tamanho do bloco para equilibrar latência e qualidade.
Ajuste os parâmetros de voz: Modifique as configurações de voz, como tom, formante, etc., para alcançar o efeito de voz desejado.
Teste e use: Fale em seu microfone e ouça a saída transformada em tempo real. Use com outros aplicativos, como jogos ou chat de voz.
Grave a saída (opcional): Use o gravador embutido ou software externo para capturar a voz transformada, se desejado.
Perguntas Frequentes do W-Okada Voice Changer
Clique no botão 'Editar' na lista de modelos para acessar o menu. Selecione 'Carregar' e escolha o arquivo .pth/.onnx do modelo desejado. Após o upload, defina uma imagem representando-o clicando no texto 'sem imagem' à esquerda.
Vídeo do W-Okada Voice Changer
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