KLM 4.0 Pretrained Model KLM 4 Live Pretrained Model [개요] KLM 4는 RVC 모델을 제작하기 위한 "사전 학습 모델" 입니다. [!!주의!!] 본 모델은 RVC Voice Model을 제작하는 제작자용 도구이며, 실제 사용 가능한 모델이 아닙니다. 사전학습모델의 사용방법을 알고계신 제작자 분들을 위한 모델입니다. [설명] KLM 4.0은 KLM v7을 기반으로 확장된 쉐어버전 사전학습 모델입니다. 영어권을 기반하여 만든 다른 사전학습 모델과 달리 KLM은 한국어와 일본어를 기반에 두고 제작 되었습니다. KLM은 다른 사전학습 모델과는 달리 광범위한 Pitch Range를 가지고 있으며, RVC 모델에서 구현이 가능한 전구역의 Pitch Range를 커버할 수 있습니다. 이 말은, 제작자가 보유한 모델에 높은 음역대의 데이터셋이 없어도 상대적으로 높은 Pitch 의 고음역대의 구현이 가능해 집니다. [데이터셋] - 직접 녹음한 60여명의 남/여 성우 목소리 - 100 시간+ 의 한국어, 일본어, 영어 데이터 - 매우 높은 퀄리티의 모델 데이터 [이용시 주의사항] - KLM 4.0은 굉장히 노이즈에 민감한 반응을 합니다. 고로 제작자의 모델 데이터셋과 추론할 대상의 오디오에 심한 잡음이나 클리닝 작업이 완벽히 되지 않았다면 심한 노이즈가 발생할 수 있습니다. RVC Voice 모델러 분들을 위해 본 사전학습모델은 무료로 배포되고 있으며, 꾸준한 업데이트를 통해 지속적인 개선을 할 예정입니다. [사용방법] 본인에게 필요한 사전학습 모델을 다운 받습니다. [32k,40k,48k] Applio 사용자의 경우 압축을 푼 사전학습 모델을, Applio-3.2.0\rvc\pretraineds\pretraineds_custom 폴더 안에 넣어 줍니다. Applio 학습 텝 아래에 있는 Custom PreTrainModel의 Check box를 선택한 후 KLM G/D를 선택합니다. Mainline을 사용하시는 경우 원하시는 곳에 폴더를 만들어 압축을 푼 후 Train [학습] 탭 아래의 Load pre-trained base model G/D path에 경로와 파일명을 함께 넣어 주시면 됩니다. 그 외, Colab과 같은 온라인 기반의 프로그램을 이용하시는 경우 해당 프로그램 제작자의 Repo를 참조 하십시오. KLM 4 Live는 현재 테스트 중인 모델입니다. VRchat 또는 w-okada와 같은 라이브 기반의 모델을 제작하실 때 사용하시면 좋습니다. [[주의]] 모델의 Sample Rate와 사전학습 모델의 Sample Rate는 항상 동일해야 합니다. 다른 Sample Rate을 사용하는 경우 에러가 발생합니다. KLM 4.0 Pretrained Model KLM 4 Live Pretrained Model 【概要】 KLM 4はRVCモデルを制作するための「事前学習モデル」です。 【!!注意!!】 本モデルはRVC Voice Modelを制作する制作者向けのツールであり、実際に使用可能なモデルではありません。事前学習モデルの使用方法を知っている制作者向けのモデルです。 【説明】 KLM 4.0はKLM v7を基盤に拡張されたシェアバージョンの事前学習モデルです。英語圏を基盤にして作られた他の事前学習モデルとは異なり、KLMは韓国語と日本語を基盤に制作されました。 KLMは他の事前学習モデルとは異なり、広範囲のPitch Rangeを持っており、RVCモデルで実現可能な全領域のPitch Rangeをカバーすることができます。これは、制作者が持つモデルに高音域のデータセットがなくても、相対的に高いPitchの高音域の実現が可能になるということです。 【データセット】 直接録音した60人以上の男性/女性声優の声 100時間以上の韓国語、日本語、英語データ 非常に高いクオリティのモデルデータ 【利用時の注意事項】 KLM 4.0は非常にノイズに敏感に反応します。したがって、制作者のモデルデータセットや推論する対象のオーディオにひどい雑音やクリーニング作業が完全にされていない場合、ひどいノイズが発生する可能性があります。 RVC Voiceモデラーのために本事前学習モデルは無料で配布されており、継続的な更新を通じて持続的な改善を行う予定です。 【使用方法】 必要な事前学習モデルをダウンロードします。[32k, 40k, 48k] Applioユーザーの場合、解凍した事前学習モデルをApplio-3.2.0\rvc\pretraineds\pretraineds_customフォルダー内に入れます。Applio学習タブ下のCustom PreTrainModelのCheck boxを選択し、KLM G/Dを選択します。 Mainlineを使用する場合、任意の場所にフォルダーを作成し、解凍したファイルを入れ、Train [学習]タブ下のLoad pre-trained base model G/D pathにパスとファイル名を一緒に入れます。 その他、Colabなどのオンラインプログラムを使用する場合は、該当プログラム制作者のRepoを参照してください。 KLM 4 Liveは現在テスト中のモデルです。VRchatやw-okadaなどのライブベースのモデルを制作する際に使用すると良いです。 【[注意]】 モデルのSample Rateと事前学習モデルのSample Rateは常に同じでなければなりません。異なるSample Rateを使用する場合、エラーが発生します。