克隆音色

以下是关于数字人克隆的相关内容： 开源数字人组合方案： 1. 第一步：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。 2. 第二步：使用 wav2lip 整合包，导入视频和音频，对口型得到视频。基础 wav2lip+高清修复整合包下载地址：https://github.com/Rudrabha/Wav2Lip 。产品：https://synclabs.so/ 剪映数字人“个性化“—无限免费私模数字人： 剪映做数字人的优势： 剪映作为字节跳动旗下的产品，在抖音平台上被广泛应用，海外版 CapCut 登顶过美国 App Store，在全球各国 App Store 和 Google Play 平台上的安装总量已超过 2.5 亿次，在美国市场内的安装总量接近 950 万次。 六大 AI 功能解决了用数字人做视频的痛点，在编辑器里就能完成脚本生成→语音克隆→数字人口播的环节。 制作流程： 打开剪映，添加文本到文字轨道，修改好需要朗读的文字。 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以完成克隆。 克隆完成后，选择喜欢的数字人形象，并把自己的克隆音色换上去。 一键智能生成字幕，自行调整文字样式并校准。 数字人“私有化”： 尽管剪映已有很多公模数字人，但私模数字人更受欢迎。 用 AI 换脸软件完成最后一步： 第一步：打开谷歌浏览器，点击链接 https://github.com/facefusion/facefusioncolab 并点击 open colab 进到程序主要运行界面，在右上角点击“代码执行程序”选择“全部运行”，点击红框对应的 URL 就会打开操作界面。 第二步：点击“source”上传自己的照片和“target”上传之前的剪映数字人视频，保持默认参数，点击“START”就能生成。 第三步：等着自己专属的数字人视频出炉。 剪映下载地址： 。 有关数字人使用上的问题，欢迎在底部评论区留言交流。对数字人课程感兴趣的话，欢迎查看通往 AGI 之路 X AI 沃茨的《克隆你自己》课程！在线观看第一节：https://www.bilibili.com/video/BV1yw411E7Rt/?spm_id_from=333.999.0.0 课程内容：

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，具有以下特点和使用方法： 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更自然。 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。 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。 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。 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。 使用： 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。 注册 colab，按照步骤注册即可：https://colab.research.google.com/scrollTo=Wf5KrEb6vrkR&uniqifier=2 。新建笔记本，运行脚本启动 GPTSo VITS，整个过程比较漫长，需要耐心等待，可以整个脚本一起运行，也可以一段一段运行。运行过程包括克隆项目代码库、进入项目目录、安装 Python 依赖包、安装系统依赖、下载 NLTK 资源、启动 Web UI。运行成功后会出现 public URL。 训练音频准备与上传。 相关资源： GitHub：https://github.com/RVCBoss/GPTSoVITS 视频教程：https://bilibili.com/video/BV12g4y1m7Uw/ 基础 wav2lip+高清修复整合包下载地址：https://github.com/Rudrabha/Wav2Lip 产品：https://synclabs.so/

要克隆自己的声音，以下是一些常见的方法和相关信息： 使用 GPTSoVITS： 前置数据获取处理：选择音频，开启切割；有噪音时进行降噪处理，降噪处理完成后开启离线 ASR。 GPTSowitsTTS：训练集格式化，包括一键三连和耐心等待；进行微调训练，开启 SoVITS 训练和 GPT 训练；进行推理，开始推理、刷新模型、选择微调后的模型。 成功标志：出现新的 URL 说明自己的声音微调完毕。 微软发布的 Personal Voice： 只需提供 1 分钟的语音样本，几秒钟内即可克隆该样本语音。 生成的 AI 语音支持中文、西班牙语、德语等多达 100 种不同语言的语音输出。 使用设备端机器学习技术，确保用户信息私密安全，与 LiveSpeech 无缝集成。 微软在生成的 AI 语音中增加了水印安全和认证措施，一种特殊的水印被添加到生成的语音中，以便用户和客户识别。 该功能将在西欧、美国东部和东南亚地区率先上线，并于 12 月 1 日上线公共预览版。 相关资源： GPTSoVITS 的 GitHub： 视频教程： 希望以上内容对您有所帮助。

以下是关于克隆自己声音的相关信息： GPTSoVITS： 这是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。 5 秒数据就能模仿您，1 分钟的声音数据就能训练出一个高质量的 TTS 模型，完美克隆您的声音。 主要特点： 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。 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。 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。 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。 预训练模型：项目提供了一些已经训练好的模型，您可以直接下载使用。 GitHub： 视频教程： 前置数据获取处理： 选择音频，开启切割。 有噪音时，进行降噪处理。 降噪处理完成，开启离线 ASR。 GPTSowitsTTS： 训练集格式化：开启一键三连，耐心等待即可。 微调训练：开启 SoVITS 训练和 GPT 训练。 推理：开始推理 刷新模型 选择微调后的模型 yoyo。 成功：出现新的 URL，说明您自己的声音微调完毕，然后可以进行使用。 声音复刻： 可以实现跨多语种语言的声音。 微软发布 Personal Voice： 您只需要提供 1 分钟的语音样本，它就可以在几秒钟内克隆该样本语音，复制出一模一样的 AI 语音。 生成的 AI 语音支持中文、西班牙语、德语等多达 100 种不同语言的语音输出。 Personal Voice 使用设备端机器学习技术，确保用户信息私密安全，同时与 LiveSpeech 无缝集成，让用户可以在与其他人交流时使用 Personal Voice AI 语音说话。 微软在生成的 AI 语音中增加了水印安全和认证措施。 一种特殊的水印被添加到生成的语音中，以便用户和客户可以识别出语音是使用 Azure AI Speech 合成的，以及具体使用了哪种语音。 该功能将在西欧、美国东部和东南亚地区率先上线，并于 12 月 1 日上线公共预览版。 官方网站：

以下是一些 AI 加持的实时语音克隆工具： 1. CloneVoice：基于 Coqui AI TTS 模型，能够变换不同声音，支持 16 种语言，包括中英日韩法，支持在线声音克隆，录音时长为 5 20 秒。链接：https://x.com/xiaohuggg/status/1739178877153681846?s=20 2. Vidnoz AI：支持 23 多种语言的配音，音质高保真，支持文本转语音和语音克隆功能，提供语音参数自定义和背景音乐添加工具，提供面向个人和企业的经济实惠的定价方案。

以下是一些 AI 加持的语音克隆工具： CloneVoice：基于 Coqui AI TTS 模型，能变换不同声音，支持 16 种语言，包括中英日韩法，支持在线声音克隆，录音时长为 5 20 秒。链接：https://x.com/xiaohuggg/status/1739178877153681846?s=20 clonevoice（https://github.com/jianchang512/clonevoice）：带 Web 界面，简单易用。可使用任何人类音色，将文字合成为该音色说话的声音，或者转换声音。

以下是一些关于克隆音色的相关信息： 产品推荐： PlayHT：https://play.ht/studio/ ，包含预设音色，可免费克隆一个音色，若想生成多个，删除上一个音色即可做新的。 Elevenlabs：https://elevenlabs.io/app ，包含预设音色，新用户 1 美元开通一个月会员，可使用克隆音色。 魔搭社区：https://www.modelscope.cn/home ，是一个模型开源社区及创新平台，由阿里巴巴通义实验室联合 CCF 开源发展委员会发起，包含各种声音模型，有开发经验的朋友可使用。 Dubbingx：https://dubbingx.com/ ，免费克隆音色，有桌面版，Mac、Window 均可用。 魔音工坊：https://www.moyin.com/ 对口型相关： Runway：静态图片+音频文件，可生成对口型视频；动态视频+音频文件，可生成对口型视频，但需要消耗 20 点。 Pika：静态图片+音频文件，可生成对口型视频。 其他： 剪映：不能使用预录制的音频，只能现场朗读随机提供的文字材料收集音色信息，1 积分=2 个字，消耗积分生成配音，会员每个月赠送 1200 积分。 GPTSoVITS：开源 AI 克隆音色项目，部署难度较高，但是效果很好，完整的教程和测评请查看原作者主页：https://space.bilibili.com/5760446 。 ElevenLabs 推出全自动化的 AI 配音或视频翻译工具，上传视频或粘贴视频链接，能全自动在几十秒到几分钟内将视频翻译成 29 种语言，还能克隆原视频里面的声音来配音。群友测试豆包的音色模仿，读大概 20 个字的句子，5 秒就可生成非常像的音色，之后可用自己的声音读生成的文字内容，声音音色模仿非常像。

要实现文字转语音并使用自己的音色，以下是一些方法和相关信息： ChatTTS 增强版整合包：当文本内容很多时，可以勾选文本切割来处理，默认五十字符切割，还能将音频片段合并为一整段音频。切割的音频片段也支持增强处理。保存后的音频文件结构清晰，包括合成的一整段音频、增强处理后的整段音频、切分的音频片段等。该版本增加了批量处理功能，可上传按句换行格式的 TXT 文本。音色固定，可通过点击随机按钮多尝试找到满意音色，并将设置和音色种子保存到配置文件方便下次使用。 ElevenLabs 工具：能全自动将视频翻译成 29 种语言，更能克隆原视频里的声音来配音。 GPTSoVITS + BertVITS2：一开始可选不同音色，基于网络红人训练，音色与网络红人相像。若没有接近的音色，可自己训练，参考 WaytoAGI 的知识库： 。但实际使用中只改音色可能不够，如说话时的口头禅、重音、停顿等。

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 GPTSoVITS + BertVITS2 。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： 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/onlineaudiomastering/ （收费） https://emastered.com/ （收费） https://app.kits.ai/aimastering （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）

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。

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。

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。