File size: 25,728 Bytes
bc356f2 998c0aa 37305c4 bc356f2 1e4a2ab |
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 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234 235 236 237 238 239 240 241 242 243 244 245 246 247 248 249 250 251 252 253 254 255 256 257 258 259 260 261 262 263 264 265 266 267 268 269 270 271 272 273 274 275 276 277 278 279 280 281 282 283 284 285 286 287 288 289 290 291 292 293 294 295 296 297 298 299 300 301 302 303 304 305 306 307 308 309 310 311 312 313 314 315 316 317 318 319 320 321 322 323 324 325 326 327 328 329 330 331 332 333 334 335 336 337 338 339 340 341 342 343 344 345 346 347 348 349 350 351 352 353 354 355 356 357 358 359 360 361 362 363 364 365 366 367 368 369 370 371 372 373 374 375 376 377 378 379 380 381 382 383 384 385 386 387 388 389 390 391 392 393 394 395 396 397 398 399 400 401 402 403 404 405 406 407 408 409 410 411 412 413 414 415 416 417 418 419 420 421 422 423 424 425 426 427 428 429 430 431 432 433 434 435 436 437 438 439 440 441 442 443 444 445 446 447 448 449 450 451 452 453 454 455 456 457 458 459 460 461 462 463 464 465 466 467 468 469 470 471 472 473 474 475 476 477 478 479 480 481 482 483 |
---
license: mit
title: RVC-GUI
sdk: gradio
emoji: 🌍
colorFrom: blue
colorTo: blue
pinned: true
sdk_version: 5.35.0
short_description: RVC
app_file: main/app/app.py
startup_duration_timeout: 1h
---
<div align="center">
<img alt="LOGO" src="assets/ico.png" width="300" height="300" />
# Vietnamese RVC BY ANH
Công cụ chuyển đổi giọng nói chất lượng và hiệu suất cao đơn giản.
[](https://github.com/PhamHuynhAnh16/Vietnamese-RVC)
[](https://colab.research.google.com/github/PhamHuynhAnh16/Vietnamese-RVC-ipynb/blob/main/Vietnamese-RVC.ipynb)
[](https://github.com/PhamHuynhAnh16/Vietnamese-RVC/blob/main/LICENSE)
</div>
<div align="center">
[](https://huggingface.co/spaces/AnhP/RVC-GUI)
[](https://huggingface.co/AnhP/Vietnamese-RVC-Project)
</div>
# Mô tả
Dự án này là một công cụ chuyển đổi giọng nói đơn giản, dễ sử dụng. Với mục tiêu tạo ra các sản phẩm chuyển đổi giọng nói chất lượng cao và hiệu suất tối ưu, dự án cho phép người dùng thay đổi giọng nói một cách mượt mà, tự nhiên.
# Các tính năng của dự án
- Tách nhạc (MDX-Net/Demucs)
- Chuyển đổi giọng nói (Chuyển đổi tệp / Chuyển đổi hàng loạt / Chuyển đổi với Whisper / Chuyển đổi văn bản)
- Áp dụng hiệu ứng cho âm thanh
- Tạo dữ liệu huấn luyện (Từ đường dẫn liên kết)
- Huấn luyện mô hình (v1/v2, bộ mã hóa chất lượng cao, huấn luyện năng lượng)
- Dung hợp mô hình
- Đọc thông tin mô hình
- Xuất mô hình sang ONNX
- Tải xuống từ kho mô hình có sẳn
- Tìm kiếm mô hình từ web
- Trích xuất cao độ
- Hỗ trợ suy luận chuyển đổi âm thanh bằng mô hình ONNX
- Mô hình ONNX RVC cũng sẽ hỗ trợ chỉ mục để suy luận
**Phương thức trích xuất cao độ: `pm-ac, pm-cc, pm-shs, dio, mangio-crepe-tiny, mangio-crepe-small, mangio-crepe-medium, mangio-crepe-large, mangio-crepe-full, crepe-tiny, crepe-small, crepe-medium, crepe-large, crepe-full, fcpe, fcpe-legacy, rmvpe, rmvpe-legacy, harvest, yin, pyin, swipe, piptrack, fcn`**
**Các mô hình trích xuất nhúng: `contentvec_base, hubert_base, vietnamese_hubert_base, japanese_hubert_base, korean_hubert_base, chinese_hubert_base, portuguese_hubert_base, spin`**
- **Các mô hình trích xuất cao độ đều có phiên bản tăng tốc ONNX trừ các phương thức hoạt động bằng trình bao bọc.**
- **Các mô hình trích xuất đều có thể kết hợp với nhau để tạo ra cảm giác mới mẻ, ví dụ: `hybrid[rmvpe+harvest]`.**
- **Các mô hình trích xuất nhúng có sẳn các chế độ nhúng như: fairseq, onnx, transformers, spin.**
# Hướng dẫn sử dụng
**Sẽ có nếu tôi thực sự rảnh...**
# Cài đặt
Bước 1: Cài đặt các phần phụ trợ cần thiết
- Cài đặt Python từ trang chủ: **[PYTHON](https://www.python.org/ftp/python/3.11.8/python-3.11.8-amd64.exe)** (Dự án đã được kiểm tra trên Python 3.10.x và 3.11.x)
- Cài đặt FFmpeg từ nguồn và thêm vào PATH hệ thống: **[FFMPEG](https://github.com/BtbN/FFmpeg-Builds/releases)**
Bước 2: Cài đặt dự án (Dùng Git hoặc đơn giản là tải trên github)
Sử dụng đối với Git:
- git clone https://github.com/PhamHuynhAnh16/Vietnamese-RVC.git
- cd Vietnamese-RVC
Cài đặt bằng github:
- Vào https://github.com/PhamHuynhAnh16/Vietnamese-RVC
- Nhấn vào `<> Code` màu xanh lá chọn `Download ZIP`
- Giải nén `Vietnamese-RVC-main.zip`
- Vào thư mục Vietnamese-RVC-main chọn vào thanh Path nhập `cmd` và nhấn Enter
Bước 3: Cài đặt thư viện cần thiết:
Nhập lệnh:
```
python -m venv env
env\\Scripts\\activate
```
Đối với CPU:
```
python -m pip install -r requirements.txt
```
Đối với CUDA (Có thể thay cu118 thành bản cu128 mới hơn nếu GPU hỗ trợ):
```
python -m pip install torch torchaudio torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
python -m pip install -r requirements.txt
```
Đối với AMD:
```
python -m pip install torch==2.6.0 torchaudio==2.6.0 torchvision
python -m pip install https://github.com/artyom-beilis/pytorch_dlprim/releases/download/0.2.0/pytorch_ocl-0.2.0+torch2.6-cp311-none-win_amd64.whl
python -m pip install onnxruntime-directml
python -m pip install -r requirements.txt
```
Lưu ý đối với AMD:
- Chỉ cài đặt AMD trên python 3.11 vì DLPRIM không có bản cho python 3.10.
- Demucs có thể gây quá tải và tràn bộ nhớ đối với GPU (nếu cần sử dụng demucs hãy mở tệp config.json trong main\configs sửa đối số demucs_cpu_mode thành true).
- DDP không hỗ trợ huấn luyện đa GPU đối với OPENCL (AMD).
- Một số thuật toán khác phải chạy trên cpu nên có thể hiệu suất của GPU có thể không sử dụng hết.
# Sử dụng
**Sử dụng với Google Colab**
- Mở Google Colab: [Vietnamese-RVC](https://colab.research.google.com/github/PhamHuynhAnh16/Vietnamese-RVC-ipynb/blob/main/Vietnamese-RVC.ipynb)
- Bước 1: Chạy ô Cài đặt và đợi nó hoàn tất.
- Bước 2: Chạy ô Mở giao diện sử dụng (Khi này giao diện sẽ in ra 2 đường dẫn 1 là 0.0.0.0.7680 và 1 đường dẫn gradio có thể nhấp được, bạn chọn vào đường dẫn nhấp được và nó sẽ đưa bạn đến giao diện).
**Chạy tệp run_app để mở giao diện sử dụng, chạy tệp tensorboard để mở biểu đồ kiểm tra huấn luyện. (Lưu ý: không tắt Command Prompt hoặc Terminal)**
```
run_app.bat / tensorboard.bat
```
**Khởi động giao diện sử dụng. (Thêm `--allow_all_disk` vào lệnh để cho phép gradio truy cập tệp ngoài)**
```
env\\Scripts\\python.exe main\\app\\app.py --open
```
**Với trường hợp bạn sử dụng Tensorboard để kiểm tra huấn luyện**
```
env\\Scripts\\python.exe main/app/run_tensorboard.py
```
**Sử dụng bằng cú pháp**
```
python main\\app\\parser.py --help
```
# Cài đặt, sử dụng đơn giản
**Cài đặt phiên bản releases từ [Vietnamese_RVC](https://github.com/PhamHuynhAnh16/Vietnamese-RVC/releases)**
- Chọn bản đúng với bạn và tải về máy.
- Giải nén dự án.
- Chạy tệp run_app.bat để mở giao diện hoạt động.
# Cấu trúc chính của mã nguồn:
<pre>
Vietnamese-RVC-main
├── assets
│ ├── binary
│ │ ├── decrypt.bin
│ │ └── world.bin
│ ├── f0
│ ├── languages
│ │ ├── en-US.json
│ │ └── vi-VN.json
│ ├── logs
│ │ └── mute
│ │ ├── energy
│ │ │ └── mute.wav.npy
│ │ ├── f0
│ │ │ └── mute.wav.npy
│ │ ├── f0_voiced
│ │ │ └── mute.wav.npy
│ │ ├── sliced_audios
│ │ │ ├── mute32000.wav
│ │ │ ├── mute40000.wav
│ │ │ └── mute48000.wav
│ │ ├── sliced_audios_16k
│ │ │ └── mute.wav
│ │ ├── v1_extracted
│ │ │ ├── mute.npy
│ │ │ ├── mute_chinese.npy
│ │ │ ├── mute_japanese.npy
│ │ │ ├── mute_korean.npy
│ │ │ ├── mute_portuguese.npy
│ │ │ ├── mute_vietnamese.npy
│ │ │ └── mute_spin.npy
│ │ └── v2_extracted
│ │ ├── mute.npy
│ │ ├── mute_chinese.npy
│ │ ├── mute_japanese.npy
│ │ ├── mute_korean.npy
│ │ ├── mute_portuguese.npy
│ │ ├── mute_vietnamese.npy
│ │ └── mute_spin.npy
│ ├── models
│ │ ├── embedders
│ │ ├── predictors
│ │ ├── pretrained_custom
│ │ ├── pretrained_v1
│ │ ├── pretrained_v2
│ │ ├── speaker_diarization
│ │ │ ├── assets
│ │ │ │ ├── gpt2.tiktoken
│ │ │ │ ├── mel_filters.npz
│ │ │ │ └── multilingual.tiktoken
│ │ │ └── models
│ │ └── uvr5
│ ├── presets
│ ├── weights
│ └── ico.png
├── audios
├── dataset
├── main
│ ├── app
│ │ ├── core
│ │ │ ├── downloads.py
│ │ │ ├── editing.py
│ │ │ ├── f0_extract.py
│ │ │ ├── inference.py
│ │ │ ├── model_utils.py
│ │ │ ├── presets.py
│ │ │ ├── process.py
│ │ │ ├── restart.py
│ │ │ ├── separate.py
│ │ │ ├── training.py
│ │ │ ├── tts.py
│ │ │ ├── ui.py
│ │ │ └── utils.py
│ │ ├── tabs
│ │ │ ├── downloads
│ │ │ │ └── downloads.py
│ │ │ ├── editing
│ │ │ │ ├── editing.py
│ │ │ │ └── child
│ │ │ │ ├── audio_effects.py
│ │ │ │ └── quirk.py
│ │ │ ├── extra
│ │ │ │ ├── extra.py
│ │ │ │ └── child
│ │ │ │ ├── convert_model.py
│ │ │ │ ├── f0_extract.py
│ │ │ │ ├── fushion.py
│ │ │ │ ├── read_model.py
│ │ │ │ ├── report_bugs.py
│ │ │ │ └── settings.py
│ │ │ ├── inference
│ │ │ │ ├── inference.py
│ │ │ │ └── child
│ │ │ │ ├── convert.py
│ │ │ │ ├── convert_tts.py
│ │ │ │ ├── convert_with_whisper.py
│ │ │ │ └── separate.py
│ │ │ └── training
│ │ │ ├── training.py
│ │ │ └── child
│ │ │ ├── create_dataset.py
│ │ │ └── training.py
│ │ ├── app.py
│ │ ├── parser.py
│ │ ├── run_tensorboard.py
│ │ └── variables.py
│ ├── configs
│ │ ├── config.json
│ │ ├── config.py
│ │ ├── v1
│ │ │ ├── 32000.json
│ │ │ ├── 40000.json
│ │ │ └── 48000.json
│ │ └── v2
│ │ ├── 32000.json
│ │ ├── 40000.json
│ │ └── 48000.json
│ ├── inference
│ │ ├── audio_effects.py
│ │ ├── create_dataset.py
│ │ ├── create_index.py
│ │ ├── separator_music.py
│ │ ├── extracting
│ │ │ ├── embedding.py
│ │ │ ├── extract.py
│ │ │ ├── feature.py
│ │ │ ├── preparing_files.py
│ │ │ ├── rms.py
│ │ │ └── setup_path.py
│ │ ├── training
│ │ │ ├── train.py
│ │ │ ├── data_utils.py
│ │ │ ├── losses.py
│ │ │ ├── mel_processing.py
│ │ │ └── utils.py
│ │ ├── conversion
│ │ │ ├── convert.py
│ │ │ ├── pipeline.py
│ │ │ └── utils.py
│ │ └── preprocess
│ │ ├── preprocess.py
│ │ └── slicer2.py
│ ├── library
│ │ ├── utils.py
│ │ ├── opencl.py
│ │ ├── algorithm
│ │ │ ├── attentions.py
│ │ │ ├── commons.py
│ │ │ ├── discriminators.py
│ │ │ ├── encoders.py
│ │ │ ├── modules.py
│ │ │ ├── normalization.py
│ │ │ ├── onnx_export.py
│ │ │ ├── residuals.py
│ │ │ ├── stftpitchshift.py
│ │ │ └── synthesizers.py
│ │ ├── architectures
│ │ │ ├── demucs_separator.py
│ │ │ ├── fairseq.py
│ │ │ └── mdx_separator.py
│ │ ├── generators
│ │ │ ├── hifigan.py
│ │ │ ├── mrf_hifigan.py
│ │ │ ├── nsf_hifigan.py
│ │ │ └── refinegan.py
│ │ ├── predictors
│ │ │ ├── CREPE
│ │ │ │ ├── CREPE.py
│ │ │ │ ├── filter.py
│ │ │ │ └── model.py
│ │ │ ├── FCN
│ │ │ │ ├── FCN.py
│ │ │ │ ├── convert.py
│ │ │ │ └── model.py
│ │ │ ├── FCPE
│ │ │ │ ├── attentions.py
│ │ │ │ ├── encoder.py
│ │ │ │ ├── FCPE.py
│ │ │ │ ├── stft.py
│ │ │ │ ├── utils.py
│ │ │ │ └── wav2mel.py
│ │ │ ├── RMVPE
│ │ │ │ ├── RMVPE.py
│ │ │ │ ├── deepunet.py
│ │ │ │ ├── e2e.py
│ │ │ │ └── mel.py
│ │ │ ├── WORLD
│ │ │ │ ├── WORLD.py
│ │ │ │ └── SWIPE.py
│ │ │ └── Generator.py
│ │ ├── speaker_diarization
│ │ │ ├── audio.py
│ │ │ ├── ECAPA_TDNN.py
│ │ │ ├── embedding.py
│ │ │ ├── encoder.py
│ │ │ ├── features.py
│ │ │ ├── parameter_transfer.py
│ │ │ ├── segment.py
│ │ │ ├── speechbrain.py
│ │ │ └── whisper.py
│ │ └── uvr5_lib
│ │ ├── common_separator.py
│ │ ├── separator.py
│ │ ├── spec_utils.py
│ │ └── demucs
│ │ ├── apply.py
│ │ ├── demucs.py
│ │ ├── hdemucs.py
│ │ ├── htdemucs.py
│ │ ├── states.py
│ │ └── utils.py
│ └── tools
│ ├── gdown.py
│ ├── huggingface.py
│ ├── mediafire.py
│ ├── meganz.py
│ ├── noisereduce.py
│ └── pixeldrain.py
├── docker-compose-amd.yaml
├── docker-compose-cpu.yaml
├── docker-compose-cuda118.yaml
├── docker-compose-cuda128.yaml
├── Dockerfile
├── Dockerfile.amd
├── Dockerfile.cuda118
├── Dockerfile.cuda128
├── LICENSE
├── README.md
├── requirements.txt
├── run_app.bat
└── tensorboard.bat
</pre>
# LƯU Ý
- **Hiện tại các bộ mã hóa mới như MRF HIFIGAN vẫn chưa đầy đủ các bộ huấn luyện trước**
- **Bộ mã hóa MRF HIFIGAN và REFINEGAN không hỗ trợ huấn luyện khi không không huấn luyện cao độ**
- **Các mô hình trong kho lưu trữ Vietnamese-RVC được thu thập rải rác trên AI Hub, HuggingFace và các các kho lưu trữ khác. Có thể mang các giấy phép bản quyền khác nhau**
# Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm
- **Dự án Vietnamese-RVC được phát triển với mục đích nghiên cứu, học tập và giải trí cá nhân. Tôi không khuyến khích cũng như không chịu trách nhiệm đối với bất kỳ hành vi lạm dụng công nghệ chuyển đổi giọng nói vì mục đích lừa đảo, giả mạo danh tính, hoặc vi phạm quyền riêng tư, bản quyền của bất kỳ cá nhân hay tổ chức nào.**
- **Người dùng cần tự chịu trách nhiệm với hành vi sử dụng phần mềm này và cam kết tuân thủ pháp luật hiện hành tại quốc gia nơi họ sinh sống hoặc hoạt động.**
- **Việc sử dụng giọng nói của người nổi tiếng, người thật hoặc nhân vật công chúng phải có sự cho phép hoặc đảm bảo không vi phạm pháp luật, đạo đức và quyền lợi của các bên liên quan.**
- **Tác giả của dự án không chịu trách nhiệm pháp lý đối với bất kỳ hậu quả nào phát sinh từ việc sử dụng phần mềm này.**
# Điều khoản sử dụng
- Bạn phải đảm bảo rằng các nội dung âm thanh bạn tải lên và chuyển đổi qua dự án này không vi phạm quyền sở hữu trí tuệ của bên thứ ba.
- Không được phép sử dụng dự án này cho bất kỳ hoạt động nào bất hợp pháp, bao gồm nhưng không giới hạn ở việc sử dụng để lừa đảo, quấy rối, hay gây tổn hại đến người khác.
- Bạn chịu trách nhiệm hoàn toàn đối với bất kỳ thiệt hại nào phát sinh từ việc sử dụng sản phẩm không đúng cách.
- Tôi sẽ không chịu trách nhiệm với bất kỳ thiệt hại trực tiếp hoặc gián tiếp nào phát sinh từ việc sử dụng dự án này.
# Dự án này được xây dựng dựa trên các dự án như sau
| Tác Phẩm | Tác Giả | Giấy Phép |
|--------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|-------------------------|-------------|
| **[Applio](https://github.com/IAHispano/Applio/tree/main)** | IAHispano | MIT License |
| **[Python-audio-separator](https://github.com/nomadkaraoke/python-audio-separator/tree/main)** | Nomad Karaoke | MIT License |
| **[Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI](https://github.com/RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI/tree/main)** | RVC Project | MIT License |
| **[RVC-ONNX-INFER-BY-Anh](https://github.com/PhamHuynhAnh16/RVC_Onnx_Infer)** | Phạm Huỳnh Anh | MIT License |
| **[Torch-Onnx-Crepe-By-Anh](https://github.com/PhamHuynhAnh16/TORCH-ONNX-CREPE)** | Phạm Huỳnh Anh | MIT License |
| **[Hubert-No-Fairseq](https://github.com/PhamHuynhAnh16/hubert-no-fairseq)** | Phạm Huỳnh Anh | MIT License |
| **[Local-attention](https://github.com/lucidrains/local-attention)** | Phil Wang | MIT License |
| **[TorchFcpe](https://github.com/CNChTu/FCPE/tree/main)** | CN_ChiTu | MIT License |
| **[FcpeONNX](https://github.com/deiteris/voice-changer/blob/master-custom/server/utils/fcpe_onnx.py)** | Yury | MIT License |
| **[ContentVec](https://github.com/auspicious3000/contentvec)** | Kaizhi Qian | MIT License |
| **[Mediafiredl](https://github.com/Gann4Life/mediafiredl)** | Santiago Ariel Mansilla | MIT License |
| **[Noisereduce](https://github.com/timsainb/noisereduce)** | Tim Sainburg | MIT License |
| **[World.py-By-Anh](https://github.com/PhamHuynhAnh16/world.py)** | Phạm Huỳnh Anh | MIT License |
| **[Mega.py](https://github.com/3v1n0/mega.py)** | Marco Trevisan | No License |
| **[Gdown](https://github.com/wkentaro/gdown)** | Kentaro Wada | MIT License |
| **[Whisper](https://github.com/openai/whisper)** | OpenAI | MIT License |
| **[PyannoteAudio](https://github.com/pyannote/pyannote-audio)** | pyannote | MIT License |
| **[AudioEditingCode](https://github.com/HilaManor/AudioEditingCode)** | Hila Manor | MIT License |
| **[StftPitchShift](https://github.com/jurihock/stftPitchShift)** | Jürgen Hock | MIT License |
| **[Codename-RVC-Fork-3](https://github.com/codename0og/codename-rvc-fork-3)** | Codename;0 | MIT License |
| **[Penn](https://github.com/interactiveaudiolab/penn)** | Interactive Audio Lab | MIT License |
# Kho mô hình của công cụ tìm kiếm mô hình
- **[VOICE-MODELS.COM](https://voice-models.com/)**
# Các phương pháp trích xuất F0 trong RVC
Tài liệu này trình bày chi tiết các phương pháp trích xuất cao độ được sử dụng, thông tin về ưu, nhược điểm, sức mạnh và độ tin cậy của từng phương pháp theo trải nghiệm cá nhân.
| Phương pháp | Loại | Ưu điểm | Hạn chế | Sức mạnh | Độ tin cậy |
|--------------------|----------------|---------------------------|------------------------------|--------------------|--------------------|
| pm | Praat | Nhanh | Kém chính xác | Thấp | Thấp |
| dio | PYWORLD | Thích hợp với Rap | Kém chính xác với tần số cao | Trung bình | Trung bình |
| harvest | PYWORLD | Chính xác hơn DIO | Xử lý chậm hơn | Cao | Rất cao |
| crepe | Deep Learning | Chính xác cao | Yêu cầu GPU | Rất cao | Rất cao |
| mangio-crepe | crepe nofilter | Tối ưu hóa cho RVC | Đôi khi kém crepe gốc | Trung bình đến cao | Trung bình đến cao |
| fcpe | Deep Learning | Chính xác, thời gian thực | Cần GPU mạnh | Khá | Trung bình |
| fcpe-legacy | Old | Chính xác, thời gian thực | Cũ hơn | Khá | Trung bình |
| rmvpe | Deep Learning | Hiệu quả với giọng hát | Tốn tài nguyên | Rất cao | Xuất sắc |
| rmvpe-legacy | Old | Tính toán với Fmin-max | Cũ hơn | Cao | Khá |
| yin | Librosa | Đơn giản, hiệu quả | Dễ lỗi bội | Trung bình | Thấp |
| pyin | Librosa | Ổn định hơn YIN | Tính toán phức tạp hơn | Khá | Khá |
| swipe | WORLD | Độ chính xác cao | Nhạy cảm với nhiễu | Cao | Khá |
| piptrack | Librosa | Nhanh | Kém chính xác | Thấp | Thấp |
| fcn | Deep Learning | Không Rõ | F0 Thấp | Không Rõ | Không Rõ |
# Báo cáo lỗi
- **Với trường hợp gặp lỗi khi sử dụng mã nguồn này tôi thực sự xin lỗi bạn vì trải nghiệm không tốt này, bạn có thể gửi báo cáo lỗi thông qua cách phía dưới**
- **Bạn có thể báo cáo lỗi cho tôi thông qua hệ thống báo cáo lỗi webhook trong giao diện sử dụng**
- **Với trường hợp hệ thống báo cáo lỗi không hoạt động bạn có thể báo cáo lỗi cho tôi thông qua Discord `pham_huynh_anh` Hoặc [ISSUE](https://github.com/PhamHuynhAnh16/Vietnamese-RVC/issues)**
# ☎️ Liên hệ tôi
- Discord: **pham_huynh_anh** |