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。
先来感受一下实测结果：
虽然时间仓促，素材也一般，但是最终效果还是挺好的。
音色保持得很好，也没机械音，杂音，外国口音。
这样的项目必须分享一下。
接下来，我会先简单介绍一下这个项目，然后做一个详细的使用教程。
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）
细说呢，具有以下特征：
- 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！
下面结合官方资料和我的实操经验，来给大家演示一下这个项目的使用方法。
我尽量写得详细一点。
一方面方便大家学习，一方面就当是做笔记，巩固知识。
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。
启动软件
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。
然后找一个人的声音素材，大概一分钟左右即可，放在Voice文件夹里面。
我这里用的是Kevin老师分享的娜娜的声音。
一切就绪之后，点击go-webui.bat启动！
启动成功后会自动打开浏览器。
界面上主要分了3个标签页。
①前置数据处理
②声音合成（1-GPT-SoVITS-TTS）
③变声(2-GPT-SoVITS-变声)
前置数据处理，主要是来做声音分离，切割等工作。
比如你的声音有背景音乐，并且比较长。通过这一步就可以获取只有人声的一段一段的声音。
声音合成，主要是指把文字转换成声音。
这个环节又可以细分为三个步骤，A-数据格式化，B-微调训练，C-推理。
变声，指的是给出一段声音，改变这个声音的音色。目前该功能还在施工中！
零样本克隆
文章开始的时候说了，这个项目可以用5秒声音，进行0样本克隆。这个零样本主要是指的是无需训练，直接使用，参考声音还是需要的。
下面先来演示这个功能。
首先是按如下步骤，打开推理（合成声音）页面。
① 选择1-GPT-SoVITS-TTS
② 选择1C-推理
③ 刷新模型路径
④ 设置GPT模型
⑤ 设置SoVITS模型。
⑥ 勾选启动web UI。
这里设置的模型，就是我们放的预训练模型。
勾选之后，就会打开一个新的网页。
在新的推理页面中，按如下步骤设置。
① 上传参考声音，就是你要克隆模仿的声音，几秒钟即可。
② 参考音频的文本，就是说话的内容。
③ 参考音频的语种，就是说话人的语言
④ 需要合成的文本，就是你想让他说什么话。
⑤ 合成语种，看合成文本，是中文就选中。
⑥ 点击 合成语言 按钮
⑦ 查看输出语音，就是合成结果。
注意：
这里的参考声音，不用太长，截取几秒钟的声音就好了。参考文本和语言要和声音严格对应。
合成内容和语言，可以是中文，英文，日语。
经过上面的操作呢，就可以通过几秒钟的声音，快速克隆了。
少样本克隆
使用上面的方式克隆声音，非常快，操作也简单，但是效果就很一般。
为了提升效果，我们就需要自己训练一个声音模型。
自己训练模型需要准备一段1分钟的素材，长一点当然更好。
然后需要对素材进行前置处理和格式化。
然后开始微调模型，微调成功之后就可以使用我们自己的模型进行推理合成了。
前置数据处理
这一步的主要作用有三个，一个是提取人声，一个是音频切分，还有一个是自动语音识别。
由于我的声音素材本来就是人声，所以UVR5这一步就不需要了。
直接按①②③的步骤进行语音切分，设置好④处的路径，按⑤开始把声音识别成文字。
②里面的路径，是指相对路径。
我把声音放在了Voice文件夹里面。
所以这里的路径就是Voice/nana_speech.wav
④里面的路径，是一个绝对路径。
语音切分完成之后，会在slicer_opt文件夹下面生成多个声音文件。
相对路径：output>slicer_opt
ASR语音识别完成之后，会在asr_opt下面保存一个.list的文件。
相对路径：output>asr_opt
这是一个文本文件，包含了音频文件路径，语言，语音内容。
训练数据格式化
前置处理完成之后，就可以进行预格式化处理了。
按如下步骤进行设置。
②处的模型模型字，主要是为了方便辨认和记忆，并没有特殊的要求。
④处的路径，就是上一步生成的.list文件的路径。
⑤处的路径，是上一步生成的声音文件的路径。
设置好之后，点击页面上的“一键三连” 按钮，程序就会按要求自动生成训练素材了。
生成的内容，可以在logs里面找到。
相对路径：logs>nana
打开这个文件夹，可以看到2,3,4,5,6的标识。具体是什么含义并不重要，只要看到有这些文件生成，就证明这一步已经完成了。
微调训练
训练素材准备好之后，就可以进行模型训练了，本质上是做微调。
微调界面有不少参数，都不要动。直接默认，按如下步骤运行即可。
②和③并无先后要求，一个搞完，点击另一个就可以了。完成之后，按钮右边会有提示。
如果显卡比较好，可以把batch_size稍微调高一些。相反，显存不够就调低一些。
训练过程并不是很久，几分钟即可完成。具体速度和素材数量，参数，电脑配置有关。
模型推理
微调完成之后，就可以使用自己的模型进行推理了，也就是合成语音。
这个步骤和上面的零样本克隆一样。唯一的差别就是这次我们用自己的模型。
按下图中的步骤设置好参数。
这里主要是设置好②处的模型名称。
记得点击一下④刷新模型，才能在模型列表中找到新的模型。
模型列表中选择nana开头的模型。
最后点一下⑦，打开推理WebUI。
接下来的步骤就和上面零样本克隆一模一样了。
此时，声音克隆效果就会好很多很多了。
以后就不需要再训练模型了，直接合成声音即可。
限于篇幅，人声分离和语音文本校对标注，英语模型训练这些都没有展开说明，有机会再做分享。
最后做点总结啊。
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。
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