以下をBOOTHの商品説明欄へそのまま使用できます。発売記念セールは、ほかの商品と同じく「概要の直後・主な機能の前」に配置しています。 --- # 【RVC学習・AI音声モデル作成向け】KM RVC Training Studio ## 音声データセットから、RVCモデルの作成をかんたんサポート RVCの学習作業を、もっと分かりやすく。 **KM RVC Training Studio**は、別途インストールしたRVC本体と連携し、音声データセットの前処理・特徴抽出・モデル学習・index作成を、ひとつの画面から実行できるWindows向け学習支援アプリです。 音声データセットフォルダーを選び、モデル名を入力して「すべて実行」を押すだけ。 RVC WebUIやブラウザーを起動せず、RVC本体の学習スクリプトを直接実行します。 さらに、同梱の**KM RVC Training Analyzer**と連携し、Loss推移、過学習の兆候、推奨停止帯、予測収束などをリアルタイムに確認できます。 解析結果は、グラフ画像・CSV・質問文をまとめたZIPとして出力し、ChatGPTなどの対話型AIへ提出できます。 ※本製品はRVC本体を操作するための補助ソフトです。RVC本体や学習環境は含まれません。 --- # 🎉 発売記念価格 **2026年11月30日まで、発売記念価格2,980円で販売します。** 発売記念セール終了後は、**通常価格6,980円**となります。 RVCの学習工程を分かりやすく操作し、学習状況の分析まで行いたい方は、この機会にぜひご利用ください。 --- # ⚠️ ご購入前に必ずご確認ください ## RVC本体の事前インストールが必要です 本製品にRVC本体は含まれていません。 **対応するRVC本体がインストールされていない場合、本製品をインストールできません。** 購入前に、対応RVCをダウンロード・展開し、正常に利用できる状態へ準備してください。 対応RVCの公式リリースページ： [Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI 公式リリース](https://github.com/RVC-Project/Retrieval-based-Voice-Conversion-WebUI/releases/tag/2.3.260718) 本製品には、以下のソフトウェアや環境は含まれません。 - RVC本体 - Python - PyTorch - CUDA - FFmpeg - 学習用音声データ - 学習済みモデル これらは、対応RVC環境の一部として購入者ご自身でご用意ください。 --- # かんたん3ステップ ## STEP 1　音声データセットフォルダーを選択 学習に使用する音声ファイルが入ったフォルダーを選択します。 ## STEP 2　モデル名を入力 作成するRVCモデルの名前を入力します。 ## STEP 3　「すべて実行」を押す 前処理、特徴抽出、モデル学習を順番に実行します。 設定によって、index作成もまとめて実行できます。 --- # 主な機能 ## RVCの学習工程をひとつの画面に集約 以下の工程を、Training Studioから順番に実行できます。 1. 前処理 2. 特徴抽出 3. モデル学習 4. index作成 工程ごとの個別実行にも対応しています。 ## RVC WebUIを開かずに直接実行 RVC本体のWebUIやブラウザーを起動せず、必要な学習スクリプトを直接実行します。 実行中の処理内容や進捗は、アプリ内のログ画面から確認できます。 ## 対応RVC環境を自動検出 `C:\Generation-AI`内に配置された対応RVC環境を自動検出します。 通常版とRTX 50シリーズ向け環境を併設している場合も、使用するRVCフォルダーを画面上から選択できます。 RVCのフォルダー名は自由です。 ## GPUとRVC環境の互換性を確認 フォルダー名だけで判断せず、選択したRVC環境の以下の情報を実際に確認します。 - PyTorch - CUDA - GPU Compute Capability - 組み込みCUDAアーキテクチャ - 必要な学習スクリプト - 必須ファイル 主な対応条件は以下のとおりです。 - **RTX 50シリーズ：CUDA 12.8＋sm_120対応環境** - **RTX 40シリーズ以前：CUDA 11.8以上の対応環境** 不適合な環境を選択した場合は、処理開始前に理由を表示して停止します。 ## サンプルレートを自動判定 データセット内の音声を確認し、40kHzまたは48kHzの学習設定を自動的に選択します。 ## 歌声向け設定に対応 歌声向けのF0あり設定や、RMVPEによるF0抽出に対応しています。 用途に合わせて設定を変更できます。 ## 推論用モデルを保存 学習中のチェックポイントとは別に、推論で使用する`.pth`ファイルを保存できます。 生成物は、RVC本体側の対応フォルダーへ保存されます。 - 学習データ：`logs/<モデル名>` - 推論用モデル：`assets/weights` - indexファイル：`assets/indices` ## KM Voice Changer用PTHへの導線 「KM Voice Changer用PTH」ボタンから、選択中のRVC環境にある`assets/weights`フォルダーを直接開けます。 学習後のモデルをKM Voice Changerへ登録するときの確認や移動を行いやすくします。 --- # リアルタイム学習解析 ## KM RVC Training Analyzerを同梱 Training Studioから、同梱のTraining Analyzerを直接起動できます。 対象モデルの`train.log`を自動的に渡し、学習状況の監視を開始します。 学習ログがまだ作成されていない場合は、ログが生成されるまで待機します。 ## Loss推移をグラフで確認 以下のLossを、学習の進行に合わせてグラフ表示します。 - loss_mel - loss_gen - loss_disc - loss_fm - loss_kl 数値だけでは分かりにくい学習状況を、グラフで確認できます。 ## 推奨停止帯と予測収束を表示 学習ログの推移から、以下の情報を表示します。 - 現在Epoch - Best Mel Epoch - 推奨停止帯 - 予測収束 - ノイズ観点の候補帯 - 次回チェックポイント - 分析理由 学習を継続するか、停止するかを判断するための参考情報として利用できます。 ## 過学習の兆候をスコア表示 過学習の兆候を0～100のスコアで表示します。 グラフには、次の目安を表示します。 - 許容目安：25 - 注意：50 - 停止候補：75 学習を止めるタイミングの判断をサポートします。 ※表示内容は学習ログに基づく分析結果です。過学習の有無や最適な停止時期を保証するものではありません。 --- # 対話型AIへ提出できる解析ZIP Training Analyzerの解析結果を、対話型AIへ提出しやすいZIPファイルとしてまとめられます。 ## ZIPに含まれるファイル - `ChatGPTへの質問.txt` - `Loss_Trend.png` - `Overfit_Trend.png` - `epoch_analysis_history.csv` **PNG画像2枚＋CSV＋質問文**が、ひとつのZIPに保存されます。 質問文には、学習条件、各ファイルの説明、確認してほしい項目が自動的に記載されます。 作成された`<モデル名>_ChatGPT_Analysis.zip`をChatGPTなどの対話型AIへ添付することで、学習状況の追加分析に利用できます。 CSVはExcelでそのまま開ける形式です。 ※本製品がファイルを外部サービスへ自動送信することはありません。ZIPの提出は利用者ご自身で行ってください。 ※対話型AIによる回答内容や正確性を保証する機能ではありません。 --- # 中断・再開への対応 実行中は、工程とRVCプロセスの状態を記録します。 Training Studioだけが異常終了した場合は、次回起動時にRVCプロセスの状態と既存の出力を確認し、重複実行を避けながら残りの工程を再開します。 同じモデル名で再実行した場合も、RVC側に存在する成果物を確認し、完了済み工程のスキップまたは学習再開を行います。 ※停止ボタンを押した場合や、通常の終了操作を行った場合は自動再開しません。 --- # 主な学習設定 - RVC版：v2／v1 - サンプルレート：自動判定 - F0抽出：RMVPE - 歌声向けF0設定 - GPU番号 - 並列数 - バッチサイズ - 総Epoch - 保存間隔 - 最新チェックポイントのみ保持 - 推論用PTHの保存 - GPUキャッシュ - index作成の一括実行 VRAMが不足する場合は、バッチサイズを6から4または2へ下げて調整できます。 --- # 動作に必要な環境 - Windows搭載PC - NVIDIA GPU - 対応するRVC本体 - RVC本体側で利用できるPython・PyTorch・CUDA環境 - 学習用の音声データセット - 学習データやモデルを保存できる空き容量 本製品は、選択したRVC本体に含まれるPython、PyTorch、CUDA環境を共有して動作します。 追加のPython環境やPythonパッケージを、本製品が独自にインストールすることはありません。 --- # インストール方法 1. 対応RVC本体をダウンロードして展開します。 2. 本製品の`Setup.exe`を起動します。 3. 配置済みRVC本体のルートフォルダーを選択します。 4. KM RVC Training Studioのインストール先を選択します。 5. 画面の案内に従ってインストールします。 インストーラーは、選択したRVC環境に以下が存在し、実行できるかを確認します。 - `runtime/python.exe` - Tkinter - PyTorch - CUDA - RVC学習スクリプト 必要な環境を確認できない場合、本製品はインストールされません。 インストール画面から、対応RVCの公式リリースページを開くこともできます。 --- # 商品内容 - KM RVC Training Studio v1.0.6 - KM RVC Training Analyzer - セットアッププログラム - 製品ファイル - README - 使用上の注意 - 第三者ソフトウェアに関する表示 RVC本体、Python、PyTorch、CUDA、FFmpeg、学習用データセット、学習済みモデルは含まれません。 --- # ご購入前の注意事項 - 本製品は、別途導入した対応RVC環境を操作するための補助ソフトです。 - 本製品だけでRVCモデルを学習することはできません。 - 対応RVC本体を導入してから、本製品をインストールしてください。 - RVC本体や関連環境の導入・設定は、購入者ご自身で行ってください。 - GPU、PyTorch、CUDA、ドライバー、RVC環境の組み合わせによっては利用できない場合があります。 - 学習速度や出力品質は、PC構成、GPU、データセット、設定によって異なります。 - 特定の学習結果、モデル品質、収束、互換性を保証するものではありません。 - 重要な音声データや既存モデルは、事前にバックアップしてください。 - 初めて学習する場合は、少ないEpoch数で動作を確認してから本学習を行ってください。 - 非対応のRVC環境、改変された環境、仮想環境での動作は保証されません。 - ダウンロード商品の性質上、購入者都合による返品・返金は原則としてお受けできません。 --- # 音声・モデルの権利について 自分で録音した音声、または学習利用について必要な許可を得た音声だけを使用してください。 第三者の声、配信、動画、楽曲、音声作品などを、本人や権利者の許可なく学習へ使用しないでください。 作成したモデルを公開・配布・販売する場合は、以下を利用者ご自身で確認してください。 - 音声提供者本人の同意 - 著作権 - 肖像権 - パブリシティ権 - 契約内容 - 素材の利用規約 - 使用するサービスの規約 以下の用途には使用しないでください。 - なりすまし - 詐欺 - 脅迫 - 誹謗中傷 - 権利侵害 - 違法行為 - 本人の同意を欠く音声複製 --- # 第三者ソフトウェアについて 本製品はRVC本体を同梱せず、購入者が別途導入したRVC環境と連携して動作します。 RVC本体およびRVC環境に含まれるPython、PyTorch、CUDA、FFmpegなどには、それぞれのライセンスと利用条件が適用されます。 第三者ソフトウェアに関する詳細は、製品に同梱されている資料をご確認ください。 --- # 免責事項 本製品の利用または利用不能、学習の失敗、データ消失、モデル品質、機器トラブル、第三者との紛争、対話型AIの回答などによって発生した損害について、販売者は法律上認められる範囲を超えて責任を負いません。 重要なデータは事前にバックアップし、利用者ご自身の責任でご使用ください。 --- # バージョン **KM RVC Training Studio v1.0.6** Windows向け --- ## 音声データセットから、RVCモデル学習をもっと分かりやすく。 複雑になりやすいRVCの学習工程と学習状況の分析を、ひとつの画面から扱える環境を目指して開発しました。