RVC Voice Model - Kelly 성우 : 배현진 Model Style : ASMR / Smooth / Sleepy / Calm 사전학습 모델 : KLM V4.1 [주의] 이 모델은 ASMR 목소리를 기반에 두고 있습니다. 너무 높은 Feature Index 값은 의도하지 않은 소음을 생성할 수 있습니다. (최적값 0.4~ 0.6) [개요] 본 모델은 Cover음악, 보컬 가이드, Text 2 Speech와 같은 추론기반의 사용에 특화되어 있습니다. 본 모델을 Okada 또는 Voice Changer와 같은 실시간 음성 변환 소프트웨어에 사용하는 경우 본인의 목소리와 모델의 목소리가 매치가 되지 않을 수도 있으며 저희는 이것을 책임지지 않습니다. [사용 방법] Applio, Mainline, Okada 를 이용하여야 합니다. 이용방법이 다소 복잡함으로 기존에 RVC 모델들을 사용해 보신적 있는 분들에게 추천드립니다. Applio 사용자 : 1.본 모델을 다운로드 받고 Zip 파일의 압축을 풉니다. 2.Applio가 설치된 폴더 안에 있는 Logs 폴더에 Kelly_Voice.pth 파일을 넣어줍니다. 3.Logs 폴더안에 Kelly_Voice 폴더를 새로 생성하고 생성된 폴더 안에 Kelly_Voice.Index 파일을 넣어 줍니다. 4.Applio를 실행하고 [추론] - [음성 모델] 에서 Kelly_Voice.pth를 선택하고 Index(색인 파일)에서 logs\Kelly_Voice\Kelly_Voice.index를 선택합니다. 5.추론할 대상을 선택하고 [변환] 버튼을 눌러 추론을 시작합니다. Mainline 사용자 : 1.본 모델을 다운로드 받고 Zip 파일의 압축을 풉니다. 2.Mainline이 설치된 폴더안에 [assets] -> [weights]에 Kelly_Voice.pth 파일을 넣어 줍니다. 3.Mainline이 설치된 폴더안에 [Logs] 로 들어가 새로운 Kelly_Voice 폴더를 만들고 그 안에 Kelly_Voice.index 파일을 넣어 줍니다. 4.추론 탭으로 이동하여 Model 선택란에서 Kelly_Voice.pth와 색인 섹션에서 Kelly_Voice.Index를 선택합니다. [기본 추론 설정] 본 모델은 KLM4.1의 사전 학습 모델을 이용하고 있으며, 매우 폭넓은 Pitch Range를 제공하고 있습니다. 여러분들이 추론하고자 하는 대상이 [한국어 나레이션]인 경우 특성 검색 비율 (Search Feature Ratio)의 값을 0.75 ~ 1로 맞춰줍니다. 만약 추론 도중 아티펙트가 발생하거나 어색한 부분이 생긴다면 Search Feature Ratio 값을 조금씩 낮춰가며 조정합니다. - (한국어 나레이션) 0.4 ~ 0.6 - (일본어 나레이션) 0.4 ~ 0.6 - (제 3의 국가 언어 나레이션) 0.2 ~ 0.4 - (한국어 노래) 0.25~0.45 - (일본어 노래) 0.25~0.45 - (매우 높은 고음의 노래) 0 그 외에도 아티펙트가 발생하는 경우 Search Feature Ratio 값을 낮춰 보정 할 수 있습니다. Okada에서 이용하는 경우 본인의 목소리에 맞는 별도의 설정이 필요합니다. [파일 설명] 압축 파일에 첨부되어 있는 파일 : Kelly_Voice.pth (모델 파일) Kelly_Voice.index (특성 인덱스 파일) [Dataset Information] 11 Mins of Korean Speech (Normal) 2 Mins of Japanese Speech (Normal) Maximum pitch range : N/A [Train Information] Total Steps : 13,500 steps Total Epochs : 500 Epochs [이용 약관] 1. 모델의 양도 또는 2차 판매 금지 2. 불법적인 행위에 사용 금지 (2항의 정치, 종교, 법률의 근거는 해당 사용자의 국가를 지칭합니다.) 3. 판매자는 이용자가 이용시 생기는 어떠한 불이익에도 책임을 지지 않으며, 이용자의 국가가 지정한 법률 또는 이용 약관을 준수하여야 합니다. 해당 데이터를 구입, 다운로드 한 시점에서 본 이용 약관을 동의하고 상단의 모든 안내를 확인 하였음을 의미합니다. --- RVC Voice Model - Kelly 声優 : ペ・ヒョンジン 事前学習モデル : KLM V4.1 [注意] このモデルはASMR声をベースにしています。高すぎるFeature Index値は意図しないノイズを生成する可能性があります（最適値0.4～0.6）。 [概要] 本モデルはCover音楽、ボーカルガイド、Text to Speechのような推論ベースの使用に特化しています。 本モデルをOkadaまたはVoice Changerのようなリアルタイム音声変換ソフトウェアで使用する場合、自分の声とモデルの声が一致しない可能性がありますが、これは弊社では責任を負いません。 [使用方法] Applio、Mainline、Okadaを使用してください。利用方法が少し複雑なため、既存のRVCモデルを使用したことがある方にお勧めします。 Applioユーザー： 1.本モデルをダウンロードしてZipファイルを解凍します。 2.Applioがインストールされているフォルダー内のLogsフォルダーにKelly_Voice.pthファイルを入れます。 3.Logsフォルダー内にKelly_Voiceフォルダーを新規作成し、その中にKelly_Voice.indexファイルを入れます。 4.Applioを実行し、[推論] - [音声モデル]からKelly_Voice.pthを選択し、Index（インデックスファイル）からlogs\Kelly_Voice\Kelly_Voice.indexを選択します。 5.推論対象を選択し、[変換]ボタンを押して推論を開始します。 Mainlineユーザー： 1.本モデルをダウンロードしてZipファイルを解凍します。 2.Mainlineがインストールされているフォルダー内の[assets] -> [weights]にKelly_Voice.pthファイルを入れます。 3.Mainlineがインストールされているフォルダー内の[Logs]に新規Kelly_Voiceフォルダーを作成し、その中にKelly_Voice.indexファイルを入れます。 4.推論タブに移動し、モデル選択欄でKelly_Voice.pthとインデックスセクションでKelly_Voice.indexを選択します。 [基本推論設定] 本モデルはKLM4.1の事前学習モデルを利用しており、非常に広範なPitch Rangeを提供しています。 推論対象が[韓国語ナレーション]の場合、特性検索比率（Search Feature Ratio）を0.75～1に設定します。 推論中にアーティファクトが発生したり不自然な部分が生じた場合は、Search Feature Ratio値を少しずつ下げて調整します。 (韓国語ナレーション) 0.4～0.6 (日本語ナレーション) 0.4～0.6 (第3の国の言語ナレーション) 0.2～0.4 (韓国語の歌) 0.25～0.45 (日本語の歌) 0.25～0.45 (非常に高音の歌) 0 その他のアーティファクトが発生する場合は、Search Feature Ratio値を下げて補正できます。 Okadaで利用する場合は、自分の声に合わせた別の設定が必要です。 [ファイル説明] 圧縮ファイルに含まれているファイル： Kelly_Voice.pth (モデルファイル) Kelly_Voice.index (特性インデックスファイル) [Dataset Information] 11分の韓国語音声（通常） 2分の日本語音声（通常） 最大ピッチ範囲：N/A [Train Information] 総ステップ数：13,500ステップ 総エポック数：500エポック [利用規約] モデルの譲渡または2次販売禁止 不法行為への使用禁止（第2条の政治、宗教、法律の根拠は該当ユーザーの国を指します） 販売者は利用者が利用時に生じるいかなる不利益にも責任を負いません。利用者は該当国が定める法律または利用規約を遵守するものとします。 該当データを購入、ダウンロードした時点で本利用規約に同意し、上記のすべての案内を確認したことを意味します。