声音克隆：目前最好的中文声音克隆工具，WIN一键部署包 模型

图文参考：muhou.net 请低调白嫖

「幕后Muhou」专注于给后期爱好者挖掘一些好玩、实用的软件和期资源。关注我们，妙不可言！

学习资料下载地址：请查看文章底部

之前都在用so-vits-svc，可惜停止维护了，上星期看到一个听起来非常牛的AI声音克隆项目。

整个周末都在研究，从实践的结果来看，确实不错。

用了这个项目之后，感觉之前推荐的两个...突然不香了。

软件使用比较复杂，找了个视频大家参考使用：

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。

细说呢，具有以下特征：

1. 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。

2. 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。

3. 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。

4. 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。

项目环境依赖（使用完整包不需要看这里）：

GPT-SoVITS 依赖于开源音视频全能转码工具 FFmpeg。这个需要我们根据不同的系统进行手动安装。

conda 环境安装：

conda install ffmpeg

Ubuntu/Debian 用户:

sudo apt install ffmpeg
sudo apt install libsox-dev
conda install -c conda-forge 'ffmpeg<7'

Mac 操作系统用户:

brew install ffmpeg

Windows操作系统用户：需手动下载ffmpeg.exe和ffprobe.exe并将其放置在 GPT-SoVITS 根目录下。ffmpeg.exe下载地址：https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/blob/main/ffmpeg.exeffprobe.exe下载地址：https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/blob/main/ffprobe.exe

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～

---

音乐去人声真是一个高频需求，之前总是在不经意间碰到索要如何制作伴奏乐的问题。以前可以用 Audition 之类的勉强解决，现如今时代变了，人工智能&大数据让这种需求变成了傻瓜式解决方案。

UltimateVocalRemoverGUI是一款开源的人声分离软件，采用了最先进的音源分离模型，以去除音频文件中的人声。该安装程序大小有3.5G左右，适用于 Windows 10 或更高版本，也可以在Mac和Linux上安装并运行，但是可能会有部分功能无法使用。

UltimateVocalRemoverGUI对于电脑的配置有一定的要求，建议使用至少有 8GB 显存的 nVidia GPU，只兼容 64 位平台，转换的时间取决于硬件的性能，程序所采用的模型是计算密集型的，请谨慎行事，并在程序运行时时刻关注你的电脑，确保它不会过热。

--------收集不易先点 卡片 后 领取--------

每天给大家分享免费的资源。

如果你觉得有帮助

点下【在看】给小编加鸡腿