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### 2023년 6월 18일 업데이트

- v2 버전에서 새로운 32k와 48k 사전 학습 모델을 추가.
- non-f0 모델들의 추론 오류 수정.
- 학습 세트가 1시간을 넘어가는 경우, 인덱스 생성 단계에서 minibatch-kmeans을 사용해, 학습속도 가속화.
- [huggingface](https://huggingface.co/spaces/lj1995/vocal2guitar)에서 vocal2guitar 제공.
- 데이터 처리 단계에서 이상 값 자동으로 제거.
- ONNX로 내보내는(export) 옵션 탭 추가.

업데이트에 적용되지 않았지만 시도한 것들 :

- 시계열 차원을 추가하여 특징 검색을 진행했지만, 유의미한 효과는 없었습니다.
- PCA 차원 축소를 추가하여 특징 검색을 진행했지만, 유의미한 효과는 없었습니다.
- ONNX 추론을 지원하는 것에 실패했습니다. nsf 생성시, Pytorch가 필요하기 때문입니다.
- 훈련 중에 입력에 대한 음고, 성별, 이퀄라이저, 노이즈 등 무작위로 강화하는 것에, 유의미한 효과는 없었습니다.

추후 업데이트 목록:

- Vocos-RVC (소형 보코더) 통합 예정.
- 학습 단계에 음고 인식을 위한 Crepe 지원 예정.
- Crepe의 정밀도를 REC-config와 동기화하여 지원 예정.
- FO 에디터 지원 예정.

### 2023년 5월 28일 업데이트

- v2 jupyter notebook 추가, 한국어 업데이트 로그 추가, 의존성 모듈 일부 수정.
- 무성음 및 숨소리 보호 모드 추가.
- crepe-full pitch 감지 지원.
- UVR5 보컬 분리: 디버브 및 디-에코 모델 지원.
- index 이름에 experiment 이름과 버전 추가.
- 배치 음성 변환 처리 및 UVR5 보컬 분리 시, 사용자가 수동으로 출력 오디오의 내보내기(export) 형식을 선택할 수 있도록 지원.
- 32k 훈련 모델 지원 종료.

### 2023년 5월 13일 업데이트

- 원클릭 패키지의 이전 버전 런타임 내, 불필요한 코드(lib.infer_pack 및 uvr5_pack) 제거.
- 훈련 세트 전처리의 유사 다중 처리 버그 수정.
- Harvest 피치 인식 알고리즘에 대한 중위수 필터링 반경 조정 추가.
- 오디오 내보낼 때, 후처리 리샘플링 지원.
- 훈련에 대한 다중 처리 "n_cpu" 설정이 "f0 추출"에서 "데이터 전처리 및 f0 추출"로 변경.
- logs 폴더 하의 인덱스 경로를 자동으로 감지 및 드롭다운 목록 기능 제공.
- 탭 페이지에 "자주 묻는 질문과 답변" 추가. (github RVC wiki 참조 가능)
- 동일한 입력 오디오 경로를 사용할 때 추론, Harvest 피치를 캐시.
  (주의: Harvest 피치 추출을 사용하면 전체 파이프라인은 길고 반복적인 피치 추출 과정을 거치게됩니다. 캐싱을 하지 않는다면, 첫 inference 이후의 단계에서 timbre, 인덱스, 피치 중위수 필터링 반경 설정 등 대기시간이 엄청나게 길어집니다!)

### 2023년 5월 14일 업데이트

- 입력의 볼륨 캡슐을 사용하여 출력의 볼륨 캡슐을 혼합하거나 대체. (입력이 무음이거나 출력의 노이즈 문제를 최소화 할 수 있습니다. 입력 오디오의 배경 노이즈(소음)가 큰 경우 해당 기능을 사용하지 않는 것이 좋습니다. 기본적으로 비활성화 되어있는 옵션입니다. (1: 비활성화 상태))
- 추출된 소형 모델을 지정된 빈도로 저장하는 기능을 지원. (다양한 에폭 하에서의 성능을 보려고 하지만 모든 대형 체크포인트를 저장하고 매번 ckpt 처리를 통해 소형 모델을 수동으로 추출하고 싶지 않은 경우 이 기능은 매우 유용합니다)
- 환경 변수를 설정하여 서버의 전역 프록시로 인한 "연결 오류" 문제 해결.
- 사전 훈련된 v2 모델 지원. (현재 40k 버전만 테스트를 위해 공개적으로 사용 가능하며, 다른 두 개의 샘플링 비율은 아직 완전히 훈련되지 않아 보류되었습니다.)
- 추론 전, 1을 초과하는 과도한 볼륨 제한.
- 데이터 전처리 매개변수 미세 조정.

### 2023년 4월 9일 업데이트

- GPU 이용률 향상을 위해 훈련 파라미터 수정: A100은 25%에서 약 90%로 증가, V100: 50%에서 약 90%로 증가, 2060S: 60%에서 약 85%로 증가, P40: 25%에서 약 95%로 증가.
  훈련 속도가 크게 향상.
- 매개변수 기준 변경: total batch_size는 GPU당 batch_size를 의미.
- total_epoch 변경: 최대 한도가 100에서 1000으로 증가. 기본값이 10에서 20으로 증가.
- ckpt 추출이 피치를 잘못 인식하여 비정상적인 추론을 유발하는 문제 수정.
- 분산 훈련 과정에서 각 랭크마다 ckpt를 저장하는 문제 수정.
- 특성 추출 과정에 나노 특성 필터링 적용.
- 무음 입력/출력이 랜덤하게 소음을 생성하는 문제 수정. (이전 모델은 새 데이터셋으로 다시 훈련해야 합니다)

### 2023년 4월 16일 업데이트

- 로컬 실시간 음성 변경 미니-GUI 추가, go-realtime-gui.bat를 더블 클릭하여 시작.
- 훈련 및 추론 중 50Hz 이하의 주파수 대역에 대해 필터링 적용.
- 훈련 및 추론의 pyworld 최소 피치 추출을 기본 80에서 50으로 낮춤. 이로 인해, 50-80Hz 사이의 남성 저음이 무음화되지 않습니다.
- 시스템 지역에 따른 WebUI 언어 변경 지원. (현재 en_US, ja_JP, zh_CN, zh_HK, zh_SG, zh_TW를 지원하며, 지원되지 않는 경우 기본값은 en_US)
- 일부 GPU의 인식 수정. (예: V100-16G 인식 실패, P4 인식 실패)

### 2023년 4월 28일 업데이트

- Faiss 인덱스 설정 업그레이드로 속도가 더 빨라지고 품질이 향상.
- total_npy에 대한 의존성 제거. 추후의 모델 공유는 total_npy 입력을 필요로 하지 않습니다.
- 16 시리즈 GPU에 대한 제한 해제, 4GB VRAM GPU에 대한 4GB 추론 설정 제공.
- 일부 오디오 형식에 대한 UVR5 보컬 동반 분리에서의 버그 수정.
- 실시간 음성 변경 미니-GUI는 이제 non-40k 및 non-lazy 피치 모델을 지원합니다.

### 추후 계획

Features:

- 다중 사용자 훈련 탭 지원.(최대 4명)

Base model:

- 훈련 데이터셋에 숨소리 wav 파일을 추가하여, 보컬의 호흡이 노이즈로 변환되는 문제 수정.
- 보컬 훈련 세트의 기본 모델을 추가하기 위한 작업을 진행중이며, 이는 향후에 발표될 예정.