天命人，请允许我先蹭个热点！
原始声音：
播放
克隆声音：
播放
文章写了一半，被《黑神话悟空》刷屏了。突发奇想，用里面的声音来做个素材试试看。
B站捞了一点声音素材，随便剪一剪，训练一把过，没有调优，就直接拿来用了。
情绪还差点意思，音色克隆的还不错。
下面进入正题！
声音克隆项目迎来2.0版本了！
目前，这个软件，应该是我们能接触的最强的声音克隆软件。
主要特点是高效，简单，效果也好。
快速模式，只要十秒音频，无需训练，直接克隆声音。
训练模型，也只要一分钟的左右的音频，十几分钟时间就能搞定。
本文，就不在过多介绍这个项目了，可以参考之前的两篇文章。
《声音克隆：一个牛逼的新项目，入手难度低，相似度高！》
《声音克隆： GPT-SoVITS软件更新+新教程！》
今天主要是告诉大家，软件更新了，然后软件和教程一并奉上。
软件更新
从年初发布一个版本，到现在已经过去大半年了，其中有不少更新。根据官网文档介绍。
V1版本的主要功能和V2版本的主要更新如下。
V1主要功能：
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由参考音频的情感、音色、语速控制合成音频的情感、音色、语速
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可以少量语音微调训练，也可不训练直接推理
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可以跨语种生成，即参考音频（训练集）和推理文本的语种为不同语种
V2主要更新：
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低音质参考音频合成出来音质更好
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底膜训练集增加到5k小时，zero shot性能更好音色更像，所需数据集更少
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增加了韩语和粤语，中日英韩粤5个语种均可跨语种合成
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更好的文本前端，V2中英文加入多音字优化。
当然，这只是主要更新，还有很多细节上的完善和优化。比如UI上使用起来明显简单了很多。优化了预设值，让整个训练过程，更不容易出错了。
使用教程
发一个软件很简单，只要复制黏贴就可以了。但是要把整个流程说清楚还是要花点时间。
离上一次写教程时间已经有很长了，我也是花了好一会儿才把整个流程回忆起来。我觉得有必要重写一个详细的使用教程，其实对我自己而言是详细的笔记。
脑子越来越不行了，常常想不起自己写的代码和文章，只能靠自己的笔记引导自己了。哈哈！
给未来的自己的看的文章，我肯定会写的比较认真。每个环节的输出输出关注点我都会写清楚。但是为了减少干扰，一些不必要，不影响主流程的旁支，我会砍掉。
抓主线，可以降低大家的脑力消耗。
开始前，简单的说一下，硬件需求。
推荐配置为：一台装有Windows11和英伟达独立显卡（显存6G+）的中高配电脑。
相比大语音模型和大的绘画模型，这个项目配置要求并不是很高。Linux和Mac用户可以看官方文档，用也是可以用滴，我就不专门做介绍了。
软件见文末，获取软件后，我就进入正题了。
整个使用过程可以分为素材预处理和微调训练两个部分，微调训练又分为数据格式化，模型微调，模型推理三个部分。
素材预处理
这个阶段不是核心阶段，但是也至关重要。首先我们需要准备一个段60秒左右的音频，我这里用的还是从别人那里搞来的那个音频，比较好用。（后来在整得悟空的旁白）
这个音频需要是单个人说话的音频，没有噪音，没有配音，没有背景音乐。
如果有的话，需要先进行预处理。这个软件也自带了一个使用UVR5进行人声伴奏分离，去混响，去延迟的工具。
如何得到一个干净的声音，其实也是一个复杂的问题。展开可以讲好多，所以就不展开了。
直接找一段干净的声音，把这个流程先跑通更重要。
另外，提一嘴，剪映的降噪和人声分离使用方便效果也不错。
当准备好声音之后，就可以开始进行预处理了。
预处理主要做两件事情：切割和转换。
切割
切割是把一个长的音频文件，切割成若干段短的音频，方便后续处理。
具体操作如下图：
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①输入音频文件地址
首先输入声音文件的地址，这个地址可以在文件管理器的地址栏复制。如果你有多个声音文件，这里可以填写文件夹的路径，如果你是单个，就写具体的单个文件的路径。
比如我这里用的是单个文件，名字叫nana.wav。所以我的路径，是以这个文件为结尾。
如果你是文件夹里放了很多声音文件，那么这里只要直接写到output这个文件夹就可以了。
当然，放音频的文件夹不一定是output，可以在任意位置，用任意名称。只要这里配置的路径正确即可。
②输入保存地址
这个地址会自动设置，最好不要改变。只要记住这个路径在output文件夹下面的slicer_opt文件里面就可以了。
③点击开启语音切割。
设置好两个地址之后，还有8参数可以调整，但是对于不懂的人来说，默认配置就是最佳配置，所以除非你知道他是干什么，否则就不要修改。
所以，只要设置好上面两个地址，然后直接点击巨大的黄色按钮就可以了。
运行结束之后，界面底部会显示“切割结束”。
为了验证操作是否真的成功，可以查看output\slicer_opt文件夹。
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里面有很多wav文件，就证明这个步骤已经彻彻底底的成功了。
转换
其实就是ASR处理，生成音频文件对应的文字。然后生成一个带有声音文件地址，对应文字内容，对应语言类型的清单。保存在一个叫slicer_pot.list的文本文件里面。
ASR（Automatic Speech Recognition，即自动语音识别）是一种将语音信号转化为文本的技术。
具体操作如下图：
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这个步骤，其实一切参数也是默认的，直接点击开启离线批量ASR按钮就可以了。
① 输入文件夹路径，就是我们上一步的输出文件夹路径，里面放的是音频片段。
②输出文件夹路径，执行完成后会在这里生成一个.list文件。
③ASR模型选择。中文默认用达摩ASR，英文用 OpenAI 的 Whisper 。
④ASR语音设置。中文汉语使用zh，粤语的话，使用yue。如果前面选的是Whisper，这里会有5种语言的候选项。
⑤开始离线批量ASR。点击按钮，就立马开始工作了。
这个过程并不会消耗太多，应该可以很快完成。
完成之后会在output\asr_opt下面生成一个叫slicer_opt.list的文本文件。
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可以用任何文本工具打开，里面的内容大致如下：
output\slicer_opt\nana.wav_0000000000_0000133440.wav|slicer_opt|ZH|在十二岁以前呢，我从来没有想过自己会演戏。 output\slicer_opt\nana.wav_0000133440_0000288320.wav|slicer_opt|ZH|我八岁的时候，立志成为一个像马悠悠一样的大提琴演奏家。
可以看到，每行通过“|”符号分割成了四部分。这四部分分别是路径，slicer_opt，语言类型，文字内容。
后面的步骤会用到这个文件。
语音文本校对
这个步骤，其实对上一个步骤的补充。如果你的声音质量比较好，自动识别转换的效果也会相当不错，就不需要手动修改了。
如果你对识别效果没有信心，可以勾选“是否打开打标WebUI”。
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勾选之前，需要先填写.list文件的路径。这个路径一般也是自动生成。如果你有多个项目，可以手动指定路径。
勾选之后，会自动打开一个新的网页。网页显示内容如下：
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只要比对左边的文字和右边声音中说话的内容是否一致，一致就不用改。如果不一致，修改左边的文字内容。
全部检查修改完成之后，保存文件就好了。
数据格式化
素材预处理完成之后，就可以对生成的数据进行格式化了。
点击“1-GPT-SoVITS-TTS”这个标签页，切换到第二个大步骤的功能页面。
切换之后，需要修改一下实验名。命名没有特别要求，好记就行。最好是英文。
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另外，可以看到显卡型号，版本默认勾选V2。
另外还有G和D这两个预训练模型的路径，这里会自动设置，无需修改。
开始之前先到GPT_SoVITS\pretrained_models文件下面确认一下，已经包含如下的模型文件。
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正常情况下，一键运行包里面已经包含了这些模型，你只要知道，下面的步骤需要用的模型放在这里就可以了。
然后继续往下看，这里又分成了三个TAB，分别是格式化，微调训练，推理。
下面我们要做的是格式化。
格式化需要指定两个路径，一个是标注文件地址，一个切割后音频文件所在地址。
同时也分成了三个小步骤，这里实际操作比较简单。
所有参数会自动生成。只要点击左下方的“开启一键三连”按钮即可。
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执行日志如下：
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执行过程如上，就证明运行正常，如果出现Error就是正面出错了。错误一般是路径问题导致！
执行成功之后，logs/nana文件下会出现1-6的文件夹和文件。
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文件夹nana是我们上面填写的实验名。
日志和文件生成全部正常，就可以进行下一步了。
微调训练
总的来说，前面的所有步骤，都是准备工作。准备工作做完之后，终于进入正题了。
正题就是训练，这个训练其实是基于预训练模型的微调训练。这里需要做两类训练，一个是SoVITS训练，一个是GPT训练。
点击1B-微调训练切换到微调界面，然后按下图进行操作。
SoVITS训练和 GPT训练的具体操作如下：
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这两个训练，会需要用到显卡，相对来说是整个过程中耗时比较多的部分。
有英伟达独立显卡，显卡还可以的情况下，其实也很快。比如在3060下面，只要几分钟就搞定了。
相对动不动就几个小时，几天，几个月的训练。这个微调可以说是极速微调了。
这个步骤也有一些参数，其实大部分情况下无需修改，可以适当调Batch_size 和total_epoch。数值偏离预设值很大的尝试，基本没什么必要。
这两个训练，不分前后，可以单独训练。
SoVITS训练日志如下：
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训练过程成中会生成 logs_s2文件夹。
GPT训练训练日志如下：
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训练过程成中会生成 logs_s1文件夹。
训练完成之后，页面上会有“XX训练完成”的提示。页面提示不一定准确，可以看黑色日志窗口，只要没有出现error，exception这些异常提示，输出内容简单清晰，那就是成功。
运行成功之后会生成对应的模型。
模型保存路径如下：
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我们使用的是V2训练，所以保存模型的文件夹以V2结尾。如果训练配置中，配置的为V1版本，模型就会保存在上面的文件夹中了。
这一切，都是全自动完成，无需你手动创建文件。
打开这两个文件夹，确认里面已经生成了模型文件。就基本证明微调训练成功了，接下来就是验证微调效果。
推理
所谓推理，其实就是应用训练好的模型。
点击1C-推理切换到微调界面，然后按下图进行操作：
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①刷新模型路径，这个别忘了点。只有刷新后才能看到自己训练的模型。
②选择GPT模型，一般选数字最大的，比如这里的e15。
③选择SoVITS模型，同样道理，选尾巴上数字最大的模型。
④勾选开启TTS推理界面，勾选后会自动跳出一个新的界面。
在跳出的新界面中，依旧有刷新模型和模型列表选项。前面设置过，这里就不用设置了。如果你有很多模型的情况下，可以在这个界面单独切换模型。
在这个界面中，主要完成两个操作，一个是设置参考声，一个是填写文字合成克隆声音。
参考声音设置：
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在③的地方上传一个几秒钟的声音文件作为参考声音，然后在④的地方输入这个参考声音对应的文本内容。这一部分的设置就算完成了。
④这里的操作也并非必须，不填也不会爆炸。
参考声音，可以从前面切割好的音频文件中随便选一个。当然最好选清晰且有代表性的片段。所谓代表性，就是最能体现这个克隆对象音色的部分。
设置好参考对象之后，就可以生成克隆声音了。
具体设置如下：
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①输入文本，就是输入要合成的内容。稍微长点也没关系，会自动切割处理。
②设置参数，参数一般不用改，输入的是中文，语言就选中文。怎么切，是指点文本切割的方式，语速可以根据自己的需要调整。K,P,T参数一般不用调。
③合成语音，点击按钮，一会儿就搞定了。
④播放语音，最后点击播放验证效果。
到这里，整个声音克隆的准备，微调，合成就已经完成了。GPT-SoVITS的声音克隆，是基于文本转语音的克隆方式，而不是直接改变语音的音色。直接改变音色，我们一般归类为变声，比如我们之前介绍的RVC项目，这个项目类似的功能还在“施工中”可以期待一下。
因为我常年倒腾这些项目，已经练就了一些被动避坑技能。所以在使用这个项目的过程中非常丝滑，并没有遇到任何问题。所以也没有太多异常处理建议。如果你们遇到了，可以留言，或者阅读官方手册。
从拿到软件，开始自己跑demo，记录完整的过程，写文章，修改内容，花了三天时间，打了4000多字。看到这里的可以动动手指哦。
收工收工，玩得愉快！
软件和官方文档
见博客文末：https://www.tonyisstark.com/2864.html
