本日给大家分享一个声音克隆的项目。我们只要上传一分钟的语音，就可以完美复刻任意角色的语音语气、语调，实现声音情感的真实复刻，而且它还支持中日英等多个语种。我为大家制作了Windows版本和Mac版本的整合包（文章末了自取）
首先听下我用了四位朋友的一分钟的语音素材来练习的音频效果。
声音演示
下面我分享制作流程，篇幅较长，多图，但是步调很简单。
安装与启动
Win：
Windows用户将下载好的压缩包解压到本地目次，双击启动器.exe即可。
耐烦等待一会儿，会自动打开一个网页。这就是步调的主界面。
Mac：
Mac用户由于权限设置会比Windows相对麻烦些，首先解压压缩包，来到项目路径下，我们看到这两个文件是文稿形式，这时我们必要开启下文件权限才可以利用。
回到最外层文件夹，也就是你解压包所在的目次。
打开终端。
输入指令sudo chmod -R 777 ，然后将文件夹拖拽进终端内。
完备命令，别忘了777后有个空格
之后按下回车。这时必要输入屏幕密码，我们输入密码后按回车。（输入的时间密码不会体现）
实行完毕，我们可以将终端窗口关闭。
再次回到项目目次内，可以看到刚才的两个文件已经变成Unix可实行文件的格式。这就代表成功了，如果这两个文件没变成Unix可实行文件的格式，你必要检查下上一步是否精确实行。
接下来，Mac用户还必要开启允许任何泉源APP的权限才可以完全利用。如果你不知道你的电脑是否开启了这个选项，你可以进入体系设置--隐私与安全性--安全性，查看是否是任何泉源选项。
如果你已经开启，请忽略下面的步调，如果不是任何泉源选项，根据下面步调开启。
双击泉源开启。
选择打开。
提示必要输入锁屏密码。输入完毕后按回车。
体现开启成功，可以将终端窗口关掉。
到这里为止，Mac用户利用前的权限都开启了。后续利用无需重复实行以上步调，直接点击启动器启动即可。
双击启动器。弹出的扣问框点击打开。
耐烦等待一会儿，会自动打开一个网页。这就是步调的主界面。
开始操纵
从这里开始，Windows用户和Mac用户的操纵步调是一样的。
分三大步调：
数据集处置惩罚
请认真准备数据集！以免背面出现各种报错，和炼出不理想的模型！好的数据集是炼出好的模型的基础！
首先我们必要准备一段音频文件，准备一段人物说话的音频即可。
音频标准：
- 音频里不要有嘈杂的环境音、噪音、背景音乐等。
- 音频长度30s-60s。
- 音频格式为wav。
下面是我用的音频，可以参考下：
原音频参考
如果你的音频里有背景音乐等杂音，必要实行下面步调进行处置惩罚，如果没有请忽略。
音频处置惩罚
勾选此选项，然后会自动进入声音处置惩罚界面。
第一步拖拽必要处置惩罚的音频。第二步根据说明来选择对应的模型，一般选择HP3就足够了。第三步选择导出文件格式为WAV。
然后点击转换，耐烦等待一会儿。
当输出信息这一栏有Success字样就完成了音频的处置惩罚。
可以在项目路径下：output--uvr5_opt文件夹下找到处置惩罚的两个音频文件。一个是伴奏，一个是人声。我们练习必要用到人声部分。
处置惩罚完毕后我们来到主界面将这个选项关闭。
音频切分
这里填入准备好的音频路径。然后点击开启语音切割。
切分好的音频在GPT-SoVITS-main/output/slicer_opt文件夹内。
音频降噪
这一步根据你的音频质量来，如果噪音不大，此步调可以忽略不实行。
这里填入上一步切分好的音频路径。点击开启语音降噪。
降噪完成。
降噪完成的音频文件在GPT-SoVITS-main/output/denoise_opt文件夹内。
音频打标
这一步只必要填写输入文件夹路径。如果你音频降噪过，那么是GPT-SoVITS-main/output/denoise_opt文件夹，如果你切分了没有降噪，那么是GPT-SoVITS-main/output/slicer_opt文件夹。其他选项保持默认，然后点击开启离线批量ASR。
增补：这里模型选项默认是中文，如果你想练习中英肴杂的模型、日文、韩文等其他语言。你必要在ASR模型选项选择Faster Whisper (多语种)，ASR语言设置选择auto。
校对标注
这一步比力费时间，如果不追求极致效果，可以忽略这一步。
填入标注文件的路径。GPT-SoVITS-main/output/asr_opt/denoise_opt.list
勾选是否开启打标WebUI
然后会跳转到打标网页，红框区域是根据音频生成对应的文字。黄框区域是对应的音频。这一步要做的是试听，然后根据音频来修改前面的文字和断句。
好比我们根据音频在句子中增加，来断句。
修改前：
修改后：
修改完后必要点击Submit Text和Save File来保存。
如果你的音频文件很长，你必要进行翻页操纵对每句话进行校对，Previous Index 和 Next Index是上一页和下一页。
当你校对完成后，记得保存，随后关闭这个页面就可以了。回到主界面，关闭勾选。
output目次文件夹先容。没实行过降噪或者是音频处置惩罚就不会有denoise_opt、uvr5_opt文件夹。
模型练习
练习集格式化
接下来开始练习模型，点击GPT-SoVITS-TTS进入新的界面。
选择练习格式化工具这一栏。在练习模型前我们必要对数据集进行修改操纵。
这里填写标注文件的路径GPT-SoVITS-main/output/asr_opt/denoise_opt.list
点击一键三连。其他开启文本获取、开启ssl提取、开启语义token提取选项不用实行。一键三连会自动实行上述步调。
实行完毕后我们可以看到GPT-SoVITS-main/logs文件夹下会生成一个跟模型名一样的文件夹。（模型名称可以修改，不要用中文）
微调练习
进入微调练习这一栏
这里必要调解SoVITS练习参数和GPT练习参数，每张显卡的batch_size和总练习轮数我这里设置的是15，总练习轮数一般设置成10。这两个参数根据电脑配置来自行调解。练习轮数千万不能高于20。学习率保持默认值。保存频率设置为5。其他选项为默认。
然后先点开启SoVITS练习，练习完后再点开启GPT练习，不可以一起练习（除非你有两张卡）！如果中途中断了，直接再点开始练习就好了，会从最近的保存点开始练习。
两个练习都完成后我们可以去模型文件夹确认下。两个练习生成的模型分别在GPT-SoVITS-main/SoVITS_weights 和 GPT-SoVITS-main/GPT_weights文件夹内。
模型推理
来到推理界面
点击刷新模型路径。
选择对应的模型，e代表轮数，s代表步数。不是轮数越高越好，这里我选择了最低的轮数5进行推理。如果你选择轮数为5的推理后的音频效果不理想，可以选择更高轮数的模型。
勾选打开推理界面。
推理界面
确认下模型是否跟我们刚才选的一样。
然后上传一段参考音频，建议是数据集中的音频。最好5秒。参考音频很重要！会学习语速和语气，请认真选择。
这里我选择的是降噪切分后的音频。
参考音频的文本是参考音频说什么就填什么，语种也要对应。
接着就是输入要合成的文本了，留意语种要对应。切分选择凑50字统统，没超过50字的不会切。然后点击合成语音。
生成的语音
生成音频
如果你要合成的文本中有英文，你必要选择对应的语种。
如果你发现选择中英肴杂或者其他语种推理的音频效果不太理想，你的准备音频可以是中英肴杂的，中文掺杂着英文，然后生成标注的时间就选择多语种。
至此，我们练习好了一个声音模型并可以用它生成任何音频。
整合包获取
关注公众号,发送0301关键字获取整合包
常见问题：
怎样练习第二个模型？
将以下几个路径下的文件移走或者删除。否则第二次练习的时间会造成数据肴杂。
标注文件夹GPT-SoVITS-main/output/asr_opt
噪音音频切分文件夹GPT-SoVITS-main/output/denoise_opt
音频切分文件夹GPT-SoVITS-main/output/slicer_opt
如果你第二次不修改模型名字，那你必要将GPT-SoVITS-main/logs/文件夹内的模型同名文件夹移走或删除。也可以直接修改模型名字。
怎样分享我练习的模型？
将下面这两个路径下的文件粘贴到别人的同样的目次下即可。
GPT-SoVITS-main/SoVITS_weights
GPT-SoVITS-main/GPT_weights
怎么样才算练习好一个模型？
这个问题其实没有一个准确答案，模型的练习取决于你的数据集质量、时长，轮数，等因素。每次练习完成后听下看看是否满足你的心里预期。如果你的模型推理出来的效果一直不理想，你应该重点关注下你的数据集是否有问题。
感谢
本次的分享竣事啦，末了感谢樱子老师、阳光老师、贝贝老师、翅膀同学提供的音频素材。
本文出现的全部音频仅供参考，未经授权禁止商用。
如果本文对您有帮助，还请点个赞，感谢您的阅读。
免责声明：如果侵犯了您的权益，请联系站长，我们会及时删除侵权内容，谢谢合作！更多信息从访问主页：qidao123.com:ToB企服之家，中国第一个企服评测及商务社交产业平台。 |
