多语言声音克隆，CosyVoice模型最强部署_cosyvoice 部署

CosyVoice是由阿里通义实验室开源的一款多语言语音理解模型，它主要聚焦于高质量的语音合成，能够生成自然且逼真的语音。

CosyVoice模型经过超过15万小时的数据训练，支持中文、英语、日语、粤语和韩语多种语言的合成，且在多语言语音生成、零样本语音生成、跨语言声音合成和指令执行能力方面表现卓越。

CosyVoice支持one-shot音色克隆技术，仅需3~10秒的原始音频即可生成模拟音色，包括韵律、情感等细节。

CosyVoice展现了零样本学习的能力，能够通过一个简短的参考语音样本复制任意声音，实现内容一致性和说话者相似度的高度还原。

CosyVoice能够对生成的语音进行细粒度的情感、语调、语速和音调控制，使合成的语音更加丰富和具有表现力。

github项目地址：https://github.com/FunAudioLLM/CosyVoice。

一、环境安装

1、python环境

建议安装python版本在3.10以上。

2、pip库安装

pip install torch==2.0.1+cu118 torchvision==0.15.2+cu118 torchaudio==2.0.2 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

3、CosyVoice-300M模型下载：

git lfs install

git clone https://www.modelscope.cn/iic/CosyVoice-300M.git CosyVoice-300M

4、CosyVoice-300M-SFT模型下载：

git lfs install

git clone https://www.modelscope.cn/iic/CosyVoice-300M-SFT.git CosyVoice-300M-SFT

5、CosyVoice-300M-Instruct模型下载：

git lfs install

git clone https://www.modelscope.cn/iic/CosyVoice-300M-Instruct.git CosyVoice-300M-Instruct

当使用自然语音控制推理模式时，需要采用该模型。

6、CosyVoice-ttsfrd模型下载：

git lfs install

git clone https://www.modelscope.cn/iic/CosyVoice-ttsfrd.git CosyVoice-ttsfrd

二、功能测试

1、调用测试：

（1）调用接口测试代码

from cosyvoice.cli.cosyvoice import CosyVoice  
from cosyvoice.utils.file_utils import load_wav  
import torchaudio 
 
#初始化CosyVoice模型
cosyvoice = CosyVoice('pretrained_models/CosyVoice-300M-SFT')
 
#列出可用的发音人
print(cosyvoice.list_available_spks())
 
#使用SFT（Supervised Fine-Tuning）模式生成语音
output = cosyvoice.inference_sft(
    text='你好，我是通义生成式语音大模型，请问有什么可以帮您的吗？',
    speaker='中文女'
)
#将生成的语音保存为wav文件
torchaudio.save('sft.wav', output['tts_speech'], 22050)
 
#再次初始化CosyVoice模型，这次加载的是基础模型CosyVoice-300M
cosyvoice = CosyVoice('pretrained_models/CosyVoice-300M')
 
#加载用于Zero-Shot和Cross-Lingual任务的提示语音
prompt_speech_16k = load_wav('zero_shot_prompt.wav', 16000)
 
#使用Zero-Shot模式生成语音，此模式不需要特定的训练数据
output = cosyvoice.inference_zero_shot(
    main_text='收到好友从远方寄来的生日礼物，那份意外的惊喜与深深的祝福让我心中充满了甜蜜的快乐，笑容如花儿般绽放。',
    additional_text='希望你以后能够做的比我还好呦。',
    prompt_speech=prompt_speech_16k
)
#将生成的语音保存为wav文件
torchaudio.save('zero_shot.wav', output['tts_speech'], 22050)
 
#加载用于Cross-Lingual任务的提示语音
prompt_speech_16k = load_wav('cross_lingual_prompt.wav', 16000)
 
#使用Cross-Lingual模式生成语音，该模式支持跨语言语音合成
output = cosyvoice.inference_cross_lingual(
    text='<|en|>And then later on, fully acquiring that company. So keeping management in line, interest in line with the asset that\'s coming into the family is a reason why sometimes we don\'t buy the whole thing.',
    prompt_speech=prompt_speech_16k
)
#将生成的语音保存为wav文件
torchaudio.save('cross_lingual.wav', output['tts_speech'], 22050)
 
#最后，再次初始化CosyVoice模型，这次加载的是指令模型CosyVoice-300M-Instruct
cosyvoice = CosyVoice('pretrained_models/CosyVoice-300M-Instruct')
 
#使用Instruct模式生成语音，支持情感和语气的指令标签
output = cosyvoice.inference_instruct(
    text='在面对挑战时，他展现了非凡的<bold>勇气</bold>与<bold>智慧</bold>。',
    speaker='中文男',
    style='Theo \'Crimson\', is a fiery, passionate rebel leader. Fights with fervor for justice, but struggles with impulsiveness.'
)
#将生成的语音保存为wav文件
torchaudio.save('instruct.wav', output['tts_speech'], 22050)

（2）web端测试代码

未完......

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