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GPT-SoVITS:一个声音克隆和文本到语音转换的开源 Python RAG框架,只需1分钟语音即可训练一个自己的TTS模型。 - 精选真开源 释放新价值
语音克隆,这一神秘而又引人入胜的技术,正以前所未有的速度崭露头角。无论是想要在数字世界中复制自己的声音,还是渴望重听逝去亲人的话语,语音克隆都为我们打开了一扇通往声音世界的新门径。GPT-SoVITS,被称为“最强大声音克隆项目”,是一款全开源、强大的支持少量语音转换、文本到语音的音色克隆模型。支持中文、英文、日文的语音推理。截至发稿概况如下:
软件协议:MIT
编程语言:Python 97.8% Jupyter Notebook 10.5% Other 0.4%
收藏数量:15.8K
活跃度:5天前更新,近1个月活跃如下:
演示
输入 5 秒的声音样本,即刻体验文本到语音转换。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。只需几步操作,就可以创建自己的TTS模型。
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。
已经集成工具包,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。
GPT-sovits 完全本地运行,无需联网,从而彻底杜绝了隐私泄露等问题,确保用户数据的安全可靠性。
在GPT-SoVITS这一先进的人工智能应用中,集成了一套全面且高效的数据集采集与预处理功能。该系统巧妙地将多个关键步骤整合于一体,实现了从原始音频资源到可用于训练模型的高质量数据集的无缝转换。
人声提取
GPT-SoVITS运用先进的信号处理技术和深度学习算法,能够精准地区分并抽取复杂音频环境中的纯净人声部分,有效滤除背景噪声和其他非目标声音干扰,从而获取高质量的人声素材。
音频切分
允许自动按照预设的时间间隔或语义边界将连续的语音流分割成独立的语音片段,这一过程对于构建结构化的语音数据集至关重要,提高后续模型训练的针对性和效率。
语音文本识别(STT)
通过强大的自然语言处理能力,将音频信息实时转化为可读文本,不仅精确度高,而且覆盖多种语言和口音,极大地丰富了数据集的多样性。
语音标注
在前序转写文本的基础上,进行细致深入的标签注释,包括但不限于情感类别、说话人身份、语义角色等多维度信息,使得生成的数据集具备丰富的上下文和语义特征,为后续的语音合成、语音识别以及其他相关的自然语言处理任务提供了有力支持。
当GPT-SoVITS中存在足够的(相比起来更少)的声音数据集时,就可以开始训练语言模型。依次开启SoVITS训练与GPT训练。在训练过程中需要注意参数设置和模型保存频率,在使用过程中需要注意参考音频的选择和长文本的切分。
GPT-SoVITS可以通过将欲模拟的人声音频文件添加至软件中进行识别训练,用户可手动修改识别的文字以进行校准,从而培训出效果出色的语音模型。随后,用户只需输入文本,即可生成与目标人物声音非常相似的音频。而在语音克隆方面,GPT-SoVITS根据用户提供的目标人物语音样本,软件能够学习并模仿其语音特征,实现语音克隆。这使用户能够轻松创建与目标人物声音十分相似的虚拟代言人或其他应用场景。
GPT-SoVITS-WebUI 凭借其强大的功能和易用性,为语音技术的爱好者和开发者提供了一个强大的工具。它开创性地加入了 GPT 模型的机制,并以参考语音作为提示,非常好的解决了语音克隆的声音泄漏问题,生成的语音无论在音质还是真实度上,综合表现都非常不错。GPT-SoVITS的强大功能使得它在各种用于语音转换、语音合成、语音处理等场景下都能够大显身手:
通过GPT-SoVITS,可以轻松定制智能设备(如智能家居、车载系统等)的语音助手声音,实现高度拟人化交流,提升用户与设备交互时的情感连接和使用满意度。企业可以根据品牌调性或用户偏好打造独一无二的声音形象,增强品牌识别度和客户粘性。
在游戏开发、动画制作以及VR内容创作中,该技术可以大幅降低专业配音成本,快速生成高质量且风格多样的角色语音,从而推动内容更新迭代的速度,提高产品的市场竞争力。
文学创作中的有声读物制作
出版商、教育机构、播客制作者等可以利用GPT-SoVITS将各类文本内容自动转化为流畅自然的语音输出,大大节省人力成本并保证音质水准,拓宽有声读物市场的边界,满足广大用户对音频内容日益增长的需求。
针对视障人士、阅读障碍者以及其他需要辅助阅读的人群,GPT-SoVITS可提供精准、人性化的文本转语音服务,帮助他们在获取信息、学习知识等方面享有更多便利,促进社会公平与包容。
个性化翻译
结合强大的语言理解和生成能力,GPT-SoVITS还可用于个性化翻译任务,根据语境和受众特点调整翻译风格,甚至应用于语言教学领域,模拟不同口音、语速的教学材料,丰富语言学习者的实践体验。
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