克隆音色

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： 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，帮助初学者创建训练数据集和 GPT/SoVITS 模型。 5. 适用于不同操作系统：可在包括 Windows 在内的不同操作系统上安装和运行。 6. 提供预训练模型：可直接下载使用。 使用方法： 1. 开源数字人组合方案： 第一步：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。 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/ 2. GPTSoVITS 实现 AIyoyo 声音克隆： 注册 colab，启动准备：点击进入按照步骤注册即可 ，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 ，然后准备并上传训练音频。 相关资源： GitHub：https://github.com/RVCBoss/GPTSoVITS 视频教程：https://bilibili.com/video/BV12g4y1m7Uw/

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。

以下是关于音频克隆的相关信息： GPTSoVITS 是一个声音克隆和文本到语音转换的开源 Python RAG 框架。其主要特点包括： 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，更自然。 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。 GitHub 地址： 视频教程： 使用方法： 1. 注册 colab，启动准备：点击进入按照步骤注册，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。 2. 训练音频准备与上传。 此外，还有 XiaoHu.AI 日报中提到的声音克隆相关内容，它由主要模型 SenseVoice 和 CosyVoice 构成，声音克隆仅需几秒音频样本，无需额外训练数据，还能控制情绪情感、语速、音高。详细内容：https://xiaohu.ai/p/10954 项目地址：https://funaudiollm.github.io 在线演示：https://modelscope.cn/studios/iic/CosyVoice300M

以下是一些可以克隆声音、制作 AI 歌手的工具： VoiceSwap 推出的 StemSwap 工具，基于浏览器，可将混音曲目分成四部分，隔离人声并转换为其他歌手的声音，用户能从授权歌手名单中选择新声音并下载完整混音或各个音轨。链接：https://www.voiceswap.ai/ 人工智能音频初创公司，如： ：将书面内容转化为引人入胜的音频并实现无缝分发。 ：提供专业音频、语音、声音和音乐的扩展服务。 Sonantic（被 Spotify 收购）：提供完全表达的 AI 生成语音，带来逼真表演。 ：利用合成媒体生成和检测带来无限可能。 ：一键使内容多语言化，触及更多人群。 ：生成听起来真实的 AI 声音。 ：为游戏、电影和元宇宙提供 AI 语音演员。 ：为内容创作者提供语音克隆服务。 ：超逼真的文本转语音引擎。 ：使用单一 AI 驱动的 API 进行音频转录和理解。 ：提供听起来像真人的新声音。 ：从真实人的声音创建逼真的合成语音的文本转语音技术。 ：生成听起来完全像您的音频内容。 此外，深度伪造技术（deepfakes）是一种利用 AI 程序和深度学习算法实现音视频模拟和伪造的技术，投入深度学习的内容库越大，合成的视音频真实性越高。粉丝们还会通过 Stems 音轨分离工具将人声与原始歌曲分离，再使用 DiffSVC 等人声转换模型将人声转换成另一位明星的风格，然后将新的人声轨道与原始作品重新拼接在一起实现 AI 翻唱。

以下是关于语音克隆和文转语音的相关信息： GPTSoVITS： 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，1 分钟声音数据能训练出高质量 TTS 模型，完美克隆声音，适配中文。 主要特点包括零样本 TTS、少量样本训练、跨语言支持、易用界面、适用于不同操作系统、提供预训练模型。 GitHub 链接： 视频教程： 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。 其他人工智能音频初创公司： ：将书面内容转化为引人入胜的音频，并实现无缝分发。 ：专业音频、语音、声音和音乐的扩展服务。 （被 Spotify 收购）：提供完全表达的 AI 生成语音，带来引人入胜的逼真表演。 ：利用合成媒体生成和检测，带来无限可能。 ：一键使您的内容多语言化，触及更多人群。 ：生成听起来真实的 AI 声音。 ：为游戏、电影和元宇宙提供 AI 语音演员。 ：为内容创作者提供语音克隆服务。 ：超逼真的文本转语音引擎。 ：使用单一 AI 驱动的 API 进行音频转录和理解。 ：听起来像真人的新声音。 ：从真实人的声音创建逼真的合成语音的文本转语音技术。 ：生成听起来完全像你的音频内容。

声音克隆然后朗读文章的相关信息如下： 声音克隆主要由 SenseVoice 和 CosyVoice 模型构成。仅需几秒音频样本即可进行声音克隆，无需额外训练数据，还能控制情绪情感、语速、音高。 相关链接： 详细内容：https://xiaohu.ai/p/10954 项目地址：https://funaudiollm.github.io 在线演示：https://modelscope.cn/studios/iic/CosyVoice300M https://x.com/imxiaohu/status/1810239744812679271 开源的数字人组合方案中，声音克隆的步骤如下： 第一步，先剪出音频，使用 https://elevenlabs.io/speechsynthesis 或使用 GPTsovits（GPTSoVITS 实现声音克隆）https://waytoagi.feishu.cn/wiki/SVyUwotn7itV1wkawZCc7FEEnGg 克隆声音，做出文案的音频。 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 。这就是目前的本地跑数字人的方案，效果都差不多，都是用的 wav2lip。相关产品：https://synclabs.so/

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。