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@@ -27,8 +27,8 @@ def vc_fn(sid, input_audio, vc_transform, auto_f0,cluster_ratio, slice_db, noise
27
  sampling_rate, audio = input_audio
28
  # print(audio.shape,sampling_rate)
29
  duration = audio.shape[0] / sampling_rate
30
- if duration > 90:
31
- return "请上传小于90s的音频,需要转换长音频请本地进行转换", None
32
  audio = (audio / np.iinfo(audio.dtype).max).astype(np.float32)
33
  if len(audio.shape) > 1:
34
  audio = librosa.to_mono(audio.transpose(1, 0))
@@ -53,7 +53,7 @@ with app:
53
  """)
54
  spks = list(model.spk2id.keys())
55
  sid = gr.Dropdown(label="音色", choices=spks, value=spks[0])
56
- vc_input3 = gr.Audio(label="上传音频(长度小于90秒)")
57
  vc_transform = gr.Number(label="变调(整数,可以正负,半音数量,升高八度就是12)", value=0)
58
  cluster_ratio = gr.Number(label="聚类模型混合比例,0-1之间,默认为0不启用聚类,能提升音色相似度,但会导致咬字下降(如果使用建议0.5左右)", value=0)
59
  auto_f0 = gr.Checkbox(label="自动f0预测,配合聚类模型f0预测效果更好,会导致变调功能失效(仅限转换语音,歌声不要勾选此项会究极跑调)", value=False)
 
27
  sampling_rate, audio = input_audio
28
  # print(audio.shape,sampling_rate)
29
  duration = audio.shape[0] / sampling_rate
30
+ # if duration > 90:
31
+ # return "请上传小于90s的音频,需要转换长音频请本地进行转换", None
32
  audio = (audio / np.iinfo(audio.dtype).max).astype(np.float32)
33
  if len(audio.shape) > 1:
34
  audio = librosa.to_mono(audio.transpose(1, 0))
 
53
  """)
54
  spks = list(model.spk2id.keys())
55
  sid = gr.Dropdown(label="音色", choices=spks, value=spks[0])
56
+ vc_input3 = gr.Audio(label="上传音频") # (长度小于90秒)
57
  vc_transform = gr.Number(label="变调(整数,可以正负,半音数量,升高八度就是12)", value=0)
58
  cluster_ratio = gr.Number(label="聚类模型混合比例,0-1之间,默认为0不启用聚类,能提升音色相似度,但会导致咬字下降(如果使用建议0.5左右)", value=0)
59
  auto_f0 = gr.Checkbox(label="自动f0预测,配合聚类模型f0预测效果更好,会导致变调功能失效(仅限转换语音,歌声不要勾选此项会究极跑调)", value=False)