开源项目OpenVoice的本地部署
前言本文先容开源项目OpenVoice的本地部署，基于VsCode和Anaconda(提供python假造环境)，来进行部署的。下述不先容Anaconda的安装流程，要自行安装。且只截图演示关键部门图文演示。
官方项目先容：OpenVoice：多功能即时语音克隆 |MyShell 人工智能
材料
[*]Anaconda的官网以及教程：Anaconda，Anaconda 菜鸟教程，上述教程不清晰的话，可在搜刮别的相关教程，本文不在赘述。
[*]VsCode可以到官网直接下载，不过想必要用到开源项目的人都会人手装有了吧。Visual Studio Code
步骤
除了上述说所的软件外，下述中还必要下载ffmpeg，和在VsCode添加Jupyter扩展。
下载ffmpeg
ffmpeg官网现在发布到了7.1了，但是我看都多选择6.1.1版本，所以可以去它的GitHub上找到指定的版本。CODEX FFMPEG，Releases · GyanD/codexffmpeg (github.com)
下载解压包后，可以在搜刮栏搜刮打开编辑体系环境变量 ->点击右下角 环境变量 -> 在下栏的环境变量中选择变量Path,选中后点击编辑 -> 然后新建，把解压的路径放进去，例如我的是D:\my\ffmpeg\ffmpeg-6.1.1-full_build\bin。
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/dc2769f38e844ed395a497002c17f1f4.png#pic_center
win(微软图标)+R，输入cmd，进入下令行，验证是否成功安装：
ffmpeg -version
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/0077c64d1d2b4842905972366ed43b97.png#pic_center
VsCode添加Jupyter扩展
在VsCode的插件中搜刮Jupyter扩展，下载即可。
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/471491fb0dfe481d82b44eb9cfad6521.png#pic_center
VsCode打开项目
获取OpenVoice项目，在GitHub - OpenVoice，下载项目ZIP压缩包，或者Git拉取都可以，这里也不赘述了。并在VsCode中打开，创建并选择python假造环境。
创建python假造环境
该步骤的条件是确保Anaconda以及被安装在电脑上了。
打开VsCode的终端(Ctrl+ `)或者打开体系的CMD下令行。
检察是否安装了Anaconda
Anaconda -V
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/0336a56243af4998bde6819e9b338d02.png#pic_center
创建python假造环境，有/n的选项，y下载就行了。
conda create --name OpenVoice python=3.9
是否创建成功可以，用下述下令检察：
conda env list
VsCode中载入假造环境
在选择环境时会搜刮出假造环境，选择就好了。
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/2cf4690566b049af9ad103b93e35921e.png#pic_center
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/6998ad75404b466d8e7cd5dfe8182aee.png#pic_center
选择好后，自动激活环境了
https://i-blog.csdnimg.cn/direct/43fced3125b5489fa06b711bf6ffbc77.png#pic_center
然后在继续执行，下述下令从文件中下载指定依赖版本（这里我好像没改过源，下载还是要肯定时间的）：
pip install -r requirements.txt
部署题目
在完成上述步骤后，想开始运行demo_part1.ipynb，因为是国内网络环境，所以下述两个文件在运行时的下载，几乎肯定会出现的题目，参考网上的解决方案，要通过提前下载导入的方式。
[*] huggingface文件无法下载
在itialization段代码中，报错问题截选：
'(MaxRetryError("HTTPSConnectionPool(host='huggingface.co', port=443): Max retries exceeded with url: /M4869/WavMark/resolve/main/step59000_snr39.99_pesq4.35_BERP_none0.30_mean1.81_std1.81.model.pkl (Caused by ConnectTimeoutError(<urllib3.connection.HTTPSConnection object at 0x000001AADD964790>, 'Connection to huggingface.co timed out. (connect timeout=10)'))"), '(Request ID: 012bc077-12af-441a-8b68-571f9aa0da2d)')' thrown while requesting HEAD https://huggingface.co/M4869/WavMark/resolve/main/step59000_snr39.99_pesq4.35_BERP_none0.30_mean1.81_std1.81.model.pkl
step59000_snr39.99_pesq4.35_BERP_none0.30_mean1.81_std1.81.model.pkl将文件放到C:\Users\XYZ\.cache\huggingface\hub\models--M4869--WavMark文件夹下。XYZ为电脑用户名，models--M4869--WavMark为下载时天生的文件夹。
且，在D:\my\Anaconda\envs\OpenVoice\Lib\site-packages\wavmark\__init__.py中，将代码改成手动读取，然后把项目代码生存重启：
def load_model(path="default"):
if path == "default":
# # resume_path = hf_hub_download(repo_id="M4869/WavMark",
# # filename="step59000_snr39.99_pesq4.35_BERP_none0.30_mean1.81_std1.81.model.pkl",
# # )
resume_path = "C:/Users/XYZ/.cache/huggingface/hub/models--M4869--WavMark/step59000_snr39.99_pesq4.35_BERP_none0.30_mean1.81_std1.81.model.pkl"
# else:
# resume_path = path
model = my_model.Model(16000, num_bit=32, n_fft=1000, hop_length=400, num_layers=8)
checkpoint = torch.load(resume_path, map_location=torch.device('cpu'))
model_ckpt = checkpoint
model.load_state_dict(model_ckpt, strict=True)
model.eval()
return model
[*] silero无法下载
这个忘记记载题目片段了。
将目标文件snakers4-silero-vad-v5.1.2-5-ge531cd3.zip，解压到该文件夹下C:\Users\XYZ\.cache\torch\hub\snakers4_silero-vad_master，注意只是将内容解压进去，不要包罗压缩包文件的名称文件夹。
根本使用
如果按照上述流程，那么应该是能跑通demo_part1.ipynb，文件了。跑通了，会输出天生消息，音频信息会在/outputs下。
更换训练者的音频
reference_speaker = 'resources/ky_kk.mp3' # This is the voice you want to clone
更换输入音频文本
# Run the base speaker tts
text = """今天天气很好！"""
总结
初次体验：用的是默认demo_part1.ipynb的配置，配出来的人声确实一股外国腔，部门语句还有点模糊。不知道是有什么还没有配置好。
ffmpeg-6.1.1-full_build、OpenVoice-main、snakers4-silero-vad-v5.1.2-5-ge531cd3.zip、step59000_snr39.99_pesq4.35_BERP_none0.30_mean1.81_std1.81.model
文中所用到的资源链接：https://pan.baidu.com/s/1EO53Gnb1pJOp22CcJT7-2g 提取码：6p5t
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