GPT-SoVITS翻译站点

GPT-SoVITS是一款结合了GPT（生成预训练模型）和SoVITS（Singing Voice Conversion via Variational Information Bottleneck Technology）的开源声音克隆工具，主要用于声音（主要是歌声）转换任务。

主要特点

1. 高质量转换：借助GPT的强大生成能力，GPT-SoVITS能够实现自然且流畅的声音转换，使得转换后的歌声更加逼真。
2. 跨语言支持：该工具支持多种语言的语音推理，包括英语、日语、韩语、粤语和中文等，打破了语言壁垒，使得声音克隆技术能够跨越国界，服务于更广泛的人群。
3. 零样本文本到语音（TTS）：用户只需提供5秒的声音样本，即可立即体验文本到语音的转换功能。
4. 集成辅助工具：GPT-SoVITS集成了声音伴奏分离、自动训练集分割、中文自动语音识别（ASR）和文本标注等辅助工具，这些工具进一步提升了系统的功能性和实用性，使得初学者也能轻松创建训练数据集和GPT/SoVITS模型。
5. 端到端训练：模型可以直接从输入到输出进行训练，无需复杂的中间处理步骤，大幅缩短了声音模型的训练时间。

应用场景

1. 娱乐领域：GPT-SoVITS可以用于制作明星的语音包或模仿名人的声音，为粉丝提供更加丰富的娱乐体验。
2. 教育领域：该工具可以帮助学生练习发音或制作有声读物，提高学习效果。
3. 客服领域：GPT-SoVITS可以用于生成个性化的语音回复，提升客户体验。

系统要求

1. 硬件要求：

   • GPU：支持CUDA的NVIDIA显卡，至少6GB显存，建议使用NVIDIA GTX 1660或更高型号。
   • CPU：多核CPU，如Intel Core i5或更高，能加快数据处理和模型推理的速度。
   • 内存：至少16GB内存，建议32GB以应对大规模数据和训练任务。
   • 存储空间：至少50GB的可用硬盘空间，SSD会显著提升速度。

2. 软件要求：

   • Python：推荐使用Python 3.8或3.9版本。
   • CUDA和cuDNN：如果使用NVIDIA GPU，需要安装相应版本的CUDA和cuDNN。
   • PyTorch：GPT-SoVITS依赖于PyTorch作为深度学习框架。
   • 其他依赖库：包括numpy、scipy、librosa等音频处理库。

使用方法

1. 安装GPT-SoVITS：

   • 用户可以从GitHub上下载GPT-SoVITS项目文件，并将其解压到一个非中文路径下。
   • 找到并双击运行go-webui.bat文件，即可启动GPT-SoVITS的Web界面。

2. 准备音频：

   • 用户需要准备一段用于切割训练的音频，音频应尽可能清晰、纯净，避免背景音、杂音或其他人物的声音。
   • 音频长度建议控制在1分钟左右，以便获得更好的训练效果。

3. 音频处理：

   • 在GPT-SoVITS的Web界面中，用户可以进行音频处理操作，包括人声分离、去噪、切割等。
   • 这些操作有助于提取出高质量的语音样本，为后续的训练和推理打下坚实基础。

4. 训练与推理：

   • 完成音频处理后，用户需要填写模型名称、ASR文件地址和切割的音频文件夹地址等信息。
   • 开启一键三连操作（即自动完成训练集格式化、微调训练和TTS推理等步骤）。
   • 等待训练过程完成，即可使用生成的模型进行语音合成。

5. 语音合成：

   • 在训练完成后，用户可以选择生成的GPT和SoVITS模型，并上传一段优质的切片音频作为参考声音。
   • 填写需要合成的文本内容，并点击合成语音按钮。
   • 稍等片刻后，用户即可在线播放或下载生成的语音文件。