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我指的是要用我的音色翻唱歌曲 用AI来克隆 推荐不错的吧

回答

以下是为您推荐的关于用 AI 克隆音色翻唱歌曲的相关内容:

  • ElevenLabs 推出了全自动化的 AI 配音或视频翻译工具。您只需上传视频或粘贴视频链接,它能在几十秒到几分钟内将视频翻译成 29 种语言,还能克隆原视频中的声音进行配音。群友瑞华测试发现,模仿豆包的音色读约 20 个字的句子,5 秒就能生成非常相似的音色,之后可用自己的声音读生成的文字内容。详情可参考:https://mp.weixin.qq.com/s/nHIPaq4evPbvSQS1ctYZrA 剪映也有新的声音克隆功能,卡兹克做了对比,效果不错。
  • Stuart:免费 AI 真人语音入门 GPT-SoVITS + Bert-VITS2 。一开始只是字生成语音并能选不同音色,音色基于网络红人训练,与对应的网络红人非常相像,也可自己训练,参考:GPT-SoVITS 实现声音克隆 但真正使用时会发现只改音色不够用,因为真正说话或配音时有口头禅、重音、停顿等。
  • 一些提供 AI Mastering 的网站列表:
    • https://www.landr.com/online-audio-mastering/ (收费)
    • https://emastered.com/ (收费)
    • https://app.kits.ai/ai-mastering (收费,推荐,除母带处理,还有分轨、替换人声、人声克隆等功能)
    • https://app.bakuage.com/ (免费!强烈推荐,本文主角!正常情况下不需要魔法,为保证流畅,建议打开魔法)
内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别(powered by aily)

参考资料

声音克隆合集

ElevenLabs推出一个全自动化的AI配音或视频翻译工具。你只需要上传视频或者粘贴视频链接,这个工具就能全自动的在几十秒到几分钟内将你的视频翻译成29种语言。更牛P的是直接克隆原视频里面的声音,来给你配音。群友瑞華测试:另外刚才有群友试了下豆包的音色模仿,读了大概20个字的句子,5s就可以生成非常像的音色,之后就可以用你自己的声音读生成的文字内容了。声音音色的模仿非常像了https://mp.weixin.qq.com/s/nHIPaq4evPbvSQS1ctYZrA剪映也出了新的声音克隆功能,卡兹克做了对比,效果不错

Stuart:免费 AI 真人语音入门: GPT-SoVITS + Bert-VITS2

一开始会感觉很简单,就只是字生成语音,能选的也就是不同的音色。音色因为基于网络红人训练,因此生成的语音音色会和对应的网络红人非常相像。只要选择和自己需要非常接近的音色即可。如果没有接近的音色,也可以自己训练一个,参考WaytoAGI的知识库:[GPT-SoVITS实现声音克隆](https://waytoagi.feishu.cn/wiki/SVyUwotn7itV1wkawZCc7FEEnGg?from=from_copylink)但是真正准备开始用就会发现,只改音色不够用了。😓我们真正说话,或者配音的时候,通常是边思考边说话,因此经常带着一些口头禅,类似“嗯”,“啊”,甚至更离谱的“m3?” 😂说话过程中有些重音,停顿和一句手写语句也不全相同。

如何让自己的歌曲发布时更“好听”

本文所谓的“好听”,是指将歌曲用AI Mastering进行母带处理大幅提升听感,不是什么新鲜技术,但是应该很多人是不知道的,做母带处理的工具很多,有兴趣深入专业学习的请自行百度,本文不做无关科普。一些提供AI Mastering的网站列表:https://www.landr.com/online-audio-mastering/(收费)https://emastered.com/(收费)https://app.kits.ai/ai-mastering(收费,推荐,除了母带处理,还有分轨、替换人声、人声克隆等功能)https://app.bakuage.com/(免费!强烈推荐,本文主角!)本文推荐一个免费的提供AI MASTERING的网站,正常情况下不需要魔法,但是为了保证流畅,建议打开魔法。

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ai 软件测试
以下是关于 AI 软件测试的相关内容: 实践中的应用示例: 1. Web 应用测试:使用 Testim 分析用户行为和日志数据,自动生成高覆盖率的测试用例,检测不同浏览器和设备上的兼容性问题。 2. 移动应用测试:利用 Test.ai 从需求文档中提取测试用例,确保覆盖关键功能和用户路径,提高测试效率和质量。 3. 复杂系统测试:采用 GraphWalker 基于系统状态模型生成测试用例,确保覆盖所有可能的状态和操作场景,检测系统的边界情况和异常处理能力。 工具和平台: 1. Testim:AI 驱动的自动化测试平台,生成和管理测试用例。 2. Test.ai:基于 NLP 技术的测试用例生成工具,适用于移动应用和 Web 应用。 3. DeepTest:利用深度学习生成自动驾驶系统测试用例。 4. GraphWalker:基于状态模型生成测试用例,适用于复杂系统的行为测试。 5. Pex:微软开发的智能测试生成工具,自动生成高覆盖率的单元测试。 另外,在 Coze 官方教程中,搭建好第一个 AI Bot 后,配置好 Bot 就可以在预览与调试区域中测试 Bot 是否符合预期,可单击清除图标清除对话记录。
2024-09-19
AI在法律领域的最新应用
以下是 AI 在法律领域的一些最新应用: 1. 专利审查方面:AI 技术通过自动化和智能化手段,帮助专利审查员更高效地处理大量专利申请、检索相关文献、评估专利性和创新性等任务。 2. 法律文书:这是目前 AI 在 2B 行业基本成熟的应用,其格式固定,核心技术是法条/判例的引用,是“搜索”能力和大模型能力的搭配。 3. 虽然目前其他 2B 应用如“AI 客服”等雷声大、雨点小,未达到大量取代人工的预期,但生成式人工智能技术已逐步涵盖艺术创作产业、医疗保健、虚拟现实、数据合成与数据增强等多个领域,为各行业带来创新、效率与价值。
2024-09-19
如何利用AI帮助自己成为一名知识产权律师?我已经获得了法律职业资格证,但还没有实习成为一名律师。
成为一名知识产权律师可以借助 AI 从以下几个方面入手: 1. 知识学习与案例研究:利用 AI 驱动的法律数据库和学习平台,深入了解知识产权领域的法律法规、典型案例和最新动态。 2. 法律文书撰写辅助:借助 AI 工具提高法律文书如起诉书、答辩状等的撰写效率和质量,确保语言准确、逻辑清晰。 3. 模拟案例分析:通过 AI 模拟各种知识产权相关的案例场景,进行分析和应对策略的制定,提升解决实际问题的能力。 4. 客户需求分析:利用 AI 对潜在客户的需求和问题进行分析,以便更好地提供针对性的法律服务。 5. 法律研究与创新:借助 AI 探索知识产权领域的前沿研究和创新趋势,为自己的业务发展提供新思路。 需要注意的是,AI 只是辅助工具,不能替代您自身的专业判断和实践经验。在使用 AI 工具时,要对其结果进行审慎评估和验证。
2024-09-19
网页翻译AI
以下为一些网页翻译 AI 产品及相关信息: 1. DeepL(网站): ,点击页面「翻译文件」按钮,上传 PDF、Word 或 PowerPoint 文件即可。 2. 沉浸式翻译(浏览器插件): ,安装插件后,点击插件底部「更多」按钮,选择「制作双语 BPUB 电子书」、「翻译本地 PDF 文件」、「翻译 THML / TXT 文件」、「翻译本地字幕文件」。 3. Calibre(电子书管理应用): ,下载并安装 calibre,并安装翻译插件「Ebook Translator」。 4. 谷歌翻译(网页): ,使用工具把 PDF 转成 Word,再点击谷歌翻译「Document」按钮,上传 Word 文档。 5. 百度翻译(网页): ,点击导航栏「文件翻译」,上传 PDF、Word、Excel、PPT、TXT 等格式的文件,支持选择领域和导出格式(不过进阶功能基本都需要付费了)。 此外,XiaoHu.AI 也具有高质量多语言翻译的特点,能提供沉浸式阅读和写作体验,支持多种语言的高质量翻译。它能够智能识别网页上的内容,如 Twitter、Discord 等,提供鼠标悬停翻译。支持 Chrome、Edge 等主流浏览器,下载插件即可使用。具有简单易用的用户界面,操作方便,还内置了 GPT 的聊天功能,可以随时提问。相关链接:
2024-09-19
用AI搭建网站
以下为您介绍一些用 AI 搭建网站的工具及选择合适工具的方法: AI 搭建网站的工具: 1. Zyro 网址: 特点:使用 AI 生成网站内容,包括文本、图像和布局建议;提供 AI 驱动的品牌和标志生成器,帮助创建独特的品牌形象;包含 SEO 和营销工具,帮助提升网站可见性和流量。 2. Site123 网址: 特点:简单易用的 AI 网站构建工具,适合初学者;提供多种设计模板和布局,用户可以快速创建专业网站;包括内置的 SEO 和分析工具,帮助优化网站表现。 选择合适的 AI 网站制作工具的方法: 1. 明确目标和需求:确定您的网站目标,如个人博客、商业网站、在线商店等,并明确功能需求。 2. 考虑预算:有些工具提供免费计划或试用版,但高级功能可能需要付费订阅。 3. 易用性:选择符合您技术水平的工具,确保能够轻松使用和管理网站。 4. 自定义选项:检查工具是否提供足够的自定义选项,以满足设计和功能需求。 5. 支持和资源:查看是否有足够的客户支持和学习资源,如教程、社区论坛等,帮助解决问题。 通过这些 AI 驱动的工具,您可以更轻松地创建和管理一个功能丰富、外观专业的网站。请注意,以上内容由 AI 大模型生成,请仔细甄别。
2024-09-19
国内ai制作ppt的最好软件
在国内,AI 辅助制作 PPT 的软件中,爱设计 PPT 表现出色,是值得推荐的选择。 爱设计 PPT 不仅代表了当前国内 AI 辅助 PPT 制作的最高水平,还在不断进步,为用户提供越来越好的体验。它的成功有以下原因: 1. 拥有实力强大的团队,技术过硬且对市场需求有敏锐洞察力,能持续推动产品创新和进步。 2. 成功把握住 AI 与 PPT 结合的市场机遇,具备前瞻性的市场洞察力和快速的执行能力。 3. 已在国内 AI 生成 PPT 产品中确立了市场领先地位,反映了用户的高度认可。 对于经常需要制作 PPT 的人,无论是商务人士、教育工作者还是学生,爱设计 PPT 都能大大提高制作效率,保证高质量输出。随着 AI 技术的不断进步,爱设计 PPT 有望在未来带来更多惊喜的功能和性能提升,继续引领 AI 辅助 PPT 制作领域的发展。
2024-09-18
克隆自己数字人用哪个app
以下是一些可以克隆自己数字人的方法和相关信息: 剪映数字人“个性化”制作流程:首先打开剪映,添加文本到文字轨道并修改好朗读文字,然后点击朗读进行声音克隆(现在只用念一句话就可完成),接着选择喜欢的数字人形象并换上克隆音色,最后一键智能生成字幕,自行调整文字样式并校准即可完成。 卡尔建立了一套完整的数字人学习体系,放在《克隆你自己》的课程中,带领大家全方位掌握数字人各技能。同时课程还详细回顾了 2023 年数字人领域的破圈事件。数字人的出现能在多个领域优化工作流,若想加入数字人浪潮,此课程可能满足需求。 实战中生成数字人的方法:在剪映右侧窗口顶部打开“数字人”选项,选取免费且适合的数字人形象(如“婉婉青春”),判断声音是否需要,点击右下角“添加数字人”,软件会生成对应音视频并添加到当前视频中。左下角会提示渲染完成时间,可点击预览查看效果。之后还可增加背景图片等操作。
2024-09-10
有没有哪个大模型可以克隆闽南语的?
目前以下大模型可能与您的需求相关: 1. KnowLM:旨在发布开源大模型框架及相应模型权重以助力减轻知识谬误问题,包括大模型的知识难更新及存在潜在的错误和偏见等。地址: 2. BayLing:地址: 3. FengshenbangLM:是 IDEA 研究院认知计算与自然语言研究中心主导的大模型开源体系,开源了姜子牙通用大模型 V1 等模型。 4. BiLLa:开源了推理能力增强的中英双语 LLaMA 模型。地址: 5. Moss:支持中英双语和多种插件的开源对话语言模型。地址: 但不确定这些大模型是否能直接克隆闽南语,您可以进一步了解和尝试。
2024-08-26
声音克隆
GPTSoVITS 是一个用于声音克隆和文本到语音转换的开源 Python RAG 框架,具有以下特点: 1. 零样本 TTS:输入 5 秒的声音样本即可体验即时的文本到语音转换。 2. 少量样本训练:只需 1 分钟的训练数据即可微调模型,提高声音相似度和真实感,模仿出来的声音更接近原声且自然。 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. 易于使用的界面:集成了声音伴奏分离、自动训练集分割、中文语音识别和文本标签等工具,帮助初学者更容易地创建训练数据集和 GPT/SoVITS 模型。 5. 适用于不同操作系统:项目可以在不同的操作系统上安装和运行,包括 Windows。 6. 预训练模型:项目提供了一些已经训练好的模型,可直接下载使用。 在一些数字人相关的方案中,声音克隆的步骤如下: 开源数字人组合方案:先剪出音频,使用 https://elevenlabs.io/speechsynthesis 或使用 GPTSoVITS 克隆声音,做出文案的音频。 剪映数字人“个性化“—无限免费私模数字人制作流程:首先打开剪映,添加文本到文字轨道并修改好朗读文字,然后点击朗读进行声音克隆(剪映的声音克隆现在只用念一句话就可完成克隆),克隆完成后选择喜欢的数字人形象并换上克隆音色,最后一键智能生成字幕,自行调整文字样式并校准即可完成。
2024-08-23
声音克隆
GPTSoVITS 是一个用于声音克隆和文本到语音转换的开源 Python RAG 框架,具有以下特点: 1. 零样本 TTS:输入 5 秒的声音样本即可体验即时的文本到语音转换。 2. 少量样本训练:只需 1 分钟的训练数据即可微调模型,提高声音相似度和真实感,模仿出来的声音更接近原声且自然。 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. 易于使用的界面:集成了声音伴奏分离、自动训练集分割、中文语音识别和文本标签等工具,帮助初学者更容易地创建训练数据集和 GPT/SoVITS 模型。 5. 适用于不同操作系统:项目可以在不同的操作系统上安装和运行,包括 Windows。 6. 预训练模型:项目提供了一些已经训练好的模型,可直接下载使用。 在一些数字人相关的方案中,声音克隆的步骤如下: 开源数字人组合方案中,第一步是先剪出音频,使用 https://elevenlabs.io/speechsynthesis 或 GPTSoVITS 克隆声音,做出文案的音频。 剪映数字人“个性化“—无限免费私模数字人的制作流程中,首先打开剪映,添加文本到文字轨道并修改好朗读文字,然后点击朗读进行声音克隆(剪映的声音克隆现在只用念一句话就可完成克隆),克隆完成后选择喜欢的数字人形象并换上克隆音色,最后一键智能生成字幕,自行调整文字样式并校准即可完成。
2024-08-22
克隆声音
以下是关于克隆声音的相关信息: 要克隆声音,第一步是先剪出音频,您可以使用以下两种方式: 1. https://elevenlabs.io/speechsynthesis 2. 使用 GPTSoVITS 实现声音克隆。关于 GPTSoVITS,它是一个声音克隆和文本到语音转换的开源 Python RAG 框架,具有以下显著特点: 零样本 TTS:输入 5 秒的声音样本即可体验即时的文本到语音转换。 少量样本训练:只需 1 分钟的训练数据即可微调模型,提高声音相似度和真实感,模仿出来的声音更接近原声且自然。 跨语言支持:支持英语、日语和中文等不同语言的推理。 易于使用的界面:集成了声音伴奏分离、自动训练集分割、中文语音识别和文本标签等工具,方便初学者创建训练数据集和 GPT/SoVITS 模型。 适用于不同操作系统:可在包括 Windows 在内的多种操作系统上安装和运行。 预训练模型:提供了一些已经训练好的模型,可直接下载使用。 此外,为您提供以下基于 GPTSoVITS 的相关示例: 使用示意可参考,例如:“今年业绩不好,也不是我一个人的问题,公司又不止我一个人,大家都不好,是不是战略有问题? 加班这个事情呢,我们也不是说不能做,但我们有必要算一下投入产出比,看看值不值为了挣这点钱让这么多人牺牲家庭和生活” 这样的文字是通过 GPTsovits 文字转语音生成的。
2024-07-24
克隆已有视频里的声音,推荐哪一个网站呀
根据文章,以下是几个可以克隆视频中声音的网站: :用于在视频中为人脸制作动画。 :可以从文本创建视频。 :可以克隆视频中的声音。 需要注意的是,声音克隆技术可能涉及到道德和法律问题,因此在使用这些技术时需要谨慎。
2024-05-08
音色替换
音色替换是指通过技术手段将一个声音的音色替换为另一个音色的过程。在语音合成领域,音色替换技术可以通过调整声学模型的参数来实现。传统的语音合成技术一般会经过文本与韵律分析、声学处理与声音合成三个步骤。在声学处理阶段,通过声学模型将文本特征向量映射到声学特征向量。在声音合成阶段,可以使用声码器将声学特征向量通过反变换生成声音波形,然后一次拼接得到整个文本的合成语音。在反变换过程中,可以调整参数,从而改变合成语音的音色、语调、语速等。 在音乐制作领域,音色替换技术可以通过调整合成器的参数来实现。例如,使用工业化的合成器音色可以增强音乐的冷酷感和科技感。此外,通过失真、压缩等效果处理,也可以增加音乐的冲击力和厚重感。 总的来说,音色替换技术是一种非常有用的技术,可以帮助人们实现各种有趣的应用。
2024-06-11
怎么提取动画人物音色进行自己剧本配音
提取动画人物音色并用来为自己的剧本配音是一个涉及多个技术步骤的复杂过程。以下是一个完整的流程: 1. 选择并提取音色 首先,需要选择目标动画人物并提取其音色样本。这通常包括以下步骤: a. 收集语音样本 从目标动画中收集清晰的语音样本。确保样本中包含多种音调和发音方式,以便训练出更准确的模型。 b. 预处理音频 使用音频编辑软件(如Audacity)进行音频剪辑,去除背景噪音和非目标声音。 2. 训练声音转换模型 这一步骤需要机器学习和深度学习的知识。 a. 选择模型框架 选择一个合适的声音转换模型框架,比如基于神经网络的模型。这些模型可以是CycleGAN、Tacotron 2、WaveNet等。 b. 数据准备 将收集到的语音样本分割成训练数据和测试数据,确保样本多样性。 c. 模型训练 使用Python和深度学习框架(如TensorFlow或PyTorch)训练模型。模型需要大量的数据和计算资源,可以利用云服务如Google Colab进行训练。 d. 模型评估 评估模型的性能,调整参数,确保输出的音色与目标人物一致。 3. 使用声音转换模型进行配音 一旦模型训练完成,就可以将剧本文本转换为目标音色的语音。 a. 文本转语音(TTS) 使用TTS模型(如Tacotron 2)将剧本文本转换为语音。结合声音转换模型,使生成的语音匹配目标人物的音色。 b. 后处理 对生成的语音进行后处理,确保语音的自然性和流畅性。这可能包括音频平滑处理、去噪等。 4. 集成和应用 将生成的音频集成到动画或其他媒体中。 实际工具和资源 1. 音频处理工具 Audacity:免费且功能强大的音频编辑软件。 Adobe Audition:高级音频编辑和后期处理工具。 2. 机器学习框架 TensorFlow:广泛使用的机器学习框架。 PyTorch:灵活且易于使用的深度学习框架。 3. 语音合成工具 Tacotron 2:Google开发的基于深度学习的TTS模型。 WaveNet:Google开发的高质量语音生成模型。 4. 资源和平台 Google Colab:提供免费GPU资源的在线平台,适合深度学习模型的训练。 GitHub:查找和使用现有的声音转换和TTS模型代码库。 示例代码 以下是一个使用Tacotron 2进行文本转语音的简单示例(基于Python): ```python import tensorflow as tf from tacotron2_model import Tacotron2 from waveglow_model import WaveGlow 加载预训练模型 tacotron2 = Tacotron2.load_model waveglow = WaveGlow.load_model 输入文本 text = "Hello, this is a sample text for voice conversion." 文本转语音 mel_outputs, mel_outputs_postnet, _, alignments = tacotron2.inference audio = waveglow.inference 保存音频 with open as f: f.write ``` 总结 提取动画人物音色并用于剧本配音是一个复杂但可以实现的过程,需要音频处理、深度学习和文本转语音技术的结合。通过使用适当的工具和资源,可以生成高质量的语音输出,实现个性化配音。
2024-06-08
多模态模型中agents音色的存储格式
在多模态模型中,如果需要存储agents的音色信息,可以考虑以下几种格式: 1. 数字化表示: 将音色信息数字化表示,例如将每种音色映射为一个唯一的数字或字符串标识。这种方法简单直观,方便存储和处理,但可能会损失一些音色的细节和特征。 2. 特征向量: 使用特征向量表示音色信息,例如使用声谱图或梅尔频率倒谱系数(MFCC)等特征提取方法,将音色转换为一个向量。这种方法可以更充分地表达音色的特征和属性,但需要较大的存储空间。 3. 音频文件: 将每种音色保存为一个独立的音频文件,例如 WAV、MP3 等格式。这种方法可以保留音色的所有细节和特征,但需要更大的存储空间,并且在处理过程中可能会增加计算成本。 4. 嵌入向量: 使用嵌入向量表示音色信息,类似于自然语言处理中的词嵌入。通过将每种音色映射为一个固定长度的向量,可以在保留音色特征的同时,降低存储成本和处理复杂度。 5. 代号或名称: 使用代号或名称来表示每种音色,例如使用常见的乐器名称或人声类型来表示。这种方法简单易用,但可能会存在歧义或不确定性,需要进行充分的标准化和规范化处理。 以上是一些常见的存储格式,可以根据具体的应用需求和场景选择合适的格式。在实际应用中,可能需要综合考虑存储空间、处理效率、音色表达能力等因素,选择最适合的存储格式。
2024-04-20