需要下载以下内容（已打包，底部下载）：
新版整合包：so-vits-svc整合包，不用自己配置环境，大大节省了时间
UVR5：用来对音频做人声和背景拆分的软件
项目介绍
这个项目的名字叫GPT-SoVITS，主页的一句话介绍是：
1分钟的语音数据也可以用来训练一个优秀的TTS（文本到语音）模型！（少量样本声音克隆）
据开发者及各大博主测验，仅需提供 5 秒语音样本即可体验达到 80%~95% 像的声音克隆。若提供 1 分钟语音样本可以逼近真人的效果，且训练出高质量的 TTS 模型！
目前已获得 1.4k Star，看到很多人对其评价为目前最强中文语音克隆工具。
- 零样本文本到语音（TTS）
输入5秒的声音样本，即刻体验文本到语音转换。
- 少样本TTS
仅需1分钟的训练数据即可微调模型，提升声音相似度和真实感。
- 跨语言支持
支持与训练数据集不同语言的推理，目前支持英语、日语和中文。
- WebUI工具
集成工具包括声音伴奏分离、自动训练集分割、中文自动语音识别(ASR)和文本标注，协助初学者创建训练数据集和GPT-SoVITS模型。
开源项目能做到这四点已经非常强了！
环境准备
Linux用户可以看GitHub主页。
这里主要介绍Windows系统的使用。
所以，你必须要有一个Win10+的操作系统。
另外配一张显存8G+ 的英伟达显卡。
软件安装
可以自己创建conda来安装，也可以使用“预打包文件” 。
为了尽量降低难度，这里使用预打包文件。我会在文末提供！
获取压缩包GPT-SoVITS-beta.7z后，使用解压软件解压即可。
预训练模型
目前，预打包文件里还没有包含所有模型，所以除了这个主体软件外，还需要下载一些模型。
这些模型包括ASR模型，UVR5模型, GPT-SoVITS 预训练模型，我会一并放在网盘里。
具体使用步骤:
上面的准备工作完成之后，把预训练模型放在pretrained_models文件夹里面。
1、打开项目根目录，将预置克隆音频放置根目录，然后双击go-webui.bat 运行项目。（可以发现它实际上执行了Python脚本webui.py）
2、语音切割演示，将音频文件路径填入“音频自动切分输入路径”下，点击“开启语音切割”
最终的切分结果会存放在项目Output下的slicer_opt目录下（切分成了20份）
3、开始转写，将切分路径填入“中文批量离线ASR工具”输入路径下，转写结果文件会在Output下的asr_opt目录下生成
4、切换到GPT-SoVITS-TTS标签，填写模型名称（角色名），再分别填入之前生成的切分目录和转写目录路径，开启文本获取-开启SSL提取-语义Token提取（这3个步骤，一步一步来，一个完成之后再点击下一个），最后开启一键三连
然后转到“微调训练”，设置适合自己显卡的显存，“开启SoVits训练”,然后SoVits训练结束后，再“开启GPT训练”
5、选择“推理”标签栏，设置GPT和SoVits的模型，勾选“是否开启TTS推理WebUI”，等一会回自动跳转到一个新的“推理界面”
6、填写参考音频信息（音频文件、音频文本、语种）、合成音频信息（音频文本，语音），点击合成语音，最后就完成了语音转换。
总结
大概在19年左右，就看过声音克隆的项目，但是那个时候简直是…. 制作难度非常高，效果没法听，噪声和机械声啊，假得很。
随着时间的推移，AI的火爆。后来出现了很多语音类项目。
但是依然面临各种各样问题。
要么就是素材要求高，训练难度大，稳定性差，泛化差。
要么就是速度虽然很快，但是效果很拉胯。
整体来说，普通人想做出高质量的声音克隆还是不太容易。
根据GPT-SoVITS的作者介绍，他做这个项目初衷是，做一个开源的，普通人也可以玩转的声音克隆工具。
以我角度来看，他基本做到了。
这工具确实做得不错，应该是我接触到的工具里面，使用相对简单，效果最好的声音克隆工具。
这个项目可以跟一跟，已经有比较大的实用价值了。
附带一个工具，也是目前我感觉最好的提取软件了，当然也附带了模型包～
评论留言