jianchang512/clone-voice

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CV声音克隆工具

本项目所用模型为coqui.ai出品的xtts_v2，模型开源协议为Coqui Public Model License 1.0.0,使用本项目请遵循该协议，协议全文见 https://coqui.ai/cpml.txt

这是一个声音克隆工具，可使用任何人类音色，将一段文字合成为使用该音色说话的声音，或者将一个声音使用该音色转换为另一个声音。

使用非常简单，没有N卡GPU也可以使用，下载预编译版本，双击 app.exe 打开一个web界面，鼠标点点就能用。

支持 中、英、日、韩、法、德、意等16种语言，可在线从麦克风录制声音。

为保证合成效果，建议录制时长5秒到20秒，发音清晰准确，不要存在背景噪声。

英文效果很棒，中文效果还凑合。

视频演示

https://github.com/jianchang512/clone-voice/assets/3378335/4e63f2ac-cc68-4324-a4d9-ecf4d4f81acd

window预编译版使用方法(其他系统可源码部署)

1. 点击此处打开Releases下载页面，下载预编译版主文件(1.7G) 和 模型(3G)

2. 下载后解压到某处，比如 E:/clone-voice 下

3. 双击 app.exe ，等待自动打开web窗口，请仔细阅读cmd窗口的文字提示,如有错误，均会在此显示

4. 模型下载后解压到软件目录下的 tts 文件夹内，解压后效果如图

5. 转换操作步骤

   • 选择【文字->声音】按钮，在文本框中输入文字、或点击导入srt字幕文件，然后点击“立即开始”。

   • 选择【声音->声音】按钮，点击或拖拽要转换的音频文件(mp3/wav/flac)，然后从“要使用的声音文件”下拉框中选择要克隆的音色，如果没有满意的，也可以点击“本地上传”按钮，选择已录制好的5-20s的wav/mp3/flac声音文件。或者点击“开始录制”按钮，在线录制你自己的声音5-20s，录制完成点击使用。然后点击“立即开始”按钮

6. 如果机器拥有N卡GPU，并正确配置了CUDA环境，将自动使用CUDA加速

源码部署(linux mac window)

源码版需要在 .env 中 HTTP_PROXY=设置代理(比如http://127.0.0.1:7890)，要从 https://huggingface.co https://github.com 下载模型，而这个网址国内无法访问，必须保证代理稳定可靠，否则大模型下载可能中途失败

0. 要求 python 3.9->3.11, 并且提前安装好 git-cmd 工具，下载地址

1. 创建空目录，比如 E:/clone-voice, 在这个目录下打开 cmd 窗口，方法是地址栏中输入 cmd, 然后回车。 使用git拉取源码到当前目录 git clone [email protected]:jianchang512/clone-voice.git .

2. 创建虚拟环境 python -m venv venv

3. 激活环境，win下 E:/clone-voice/venv/scripts/activate，

4. 安装依赖: pip install -r requirements.txt --no-deps, windows 和 linux 如果要启用cuda加速，继续执行 pip uninstall -y torch 卸载，然后执行pip install torch torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121。(必须有N卡并且配置好CUDA环境)

5. win下解压 ffmpeg.7z，将其中的ffmpeg.exe和app.py在同一目录下, linux和mac 到 ffmpeg官网下载对应版本ffmpeg，解压其中的ffmpeg程序到根目录下，必须将可执行二进制文件 ffmpeg 和app.py放在同一目录下。

   

6. 首先运行 python code_dev.py ，在提示同意协议时，输入 y，然后等待模型下载完毕。

   下载模型需要挂全局代理，模型非常大，如果代理不够稳定可靠，可能会遇到很多错误，大部分的错误均是代理问题导致。

   如果显示下载多个模型均成功了，但最后还是提示“Downloading WavLM model”错误，则需要修改库包文件 \venv\Lib\site-packages\aiohttp\client.py, 在大约535行附近，if proxy is not None: 上面一行添加你的代理地址，比如 proxy="http://127.0.0.1:10809".

7. 下载完毕后，再启动 python app.py

8. 【训练说明】 如果想训练，执行 python train.py, 训练参数在 param.json中调整，调整后重新执行训练脚本python train.py

9. 每次启动都会连接墙外检测或更新模型，请耐心等待。如果不想每次启动都检测或更新，需手动修改依赖包下文件，打开 \venv\Lib\site-packages\TTS\utils\manage.py ,大约 389 行附近，def download_model 方法中，注释掉如下代码

if md5sum is not None:
	md5sum_file = os.path.join(output_path, "hash.md5")
	if os.path.isfile(md5sum_file):
	    with open(md5sum_file, mode="r") as f:
		if not f.read() == md5sum:
		    print(f" > {model_name} has been updated, clearing model cache...")
		    self.create_dir_and_download_model(model_name, model_item, output_path)
		else:
		    print(f" > {model_name} is already downloaded.")
	else:
	    print(f" > {model_name} has been updated, clearing model cache...")
	    self.create_dir_and_download_model(model_name, model_item, output_path)

9. 源码版启动时可能频繁遇到错误，基本都是代理问题导致无法从墙外下载模型或下载中断不完整。建议使用稳定的代理，全局开启。如果始终无法完整下载，建议使用预编译版。

常见问题

模型xtts仅可用于学习研究，不可用于商业

0. 源码版需要在 .env 中 HTTP_PROXY=设置代理(比如http://127.0.0.1:7890)，要从 https://huggingface.co https://github.com 下载模型，而这个网址国内无法访问，必须保证代理稳定可靠，否则大模型下载可能中途失败

1. 启动后需要冷加载模型，会消耗一些时间，请耐心等待显示出http://127.0.0.1:9988， 并自动打开浏览器页面后，稍等两三分钟后再进行转换

2. 功能有：

    文字到语音:即输入文字，用选定的音色生成声音。
    
    声音到声音：即从本地选择一个音频文件，用选定的音色生成另一个音频文件.
    
   

3. 如果打开的cmd窗口很久不动，需要在上面按下回车才继续输出，请在cmd左上角图标上单击，选择“属性”，然后取消“快速编辑”和“插入模式”的复选框

4. 预编译版 声音-声音线程启动失败

   首先确认模型已正确下载放置。tts文件夹内有3个文件夹，如下图

   如果已正确放置了，但仍错误，点击下载 extra-to-tts_cache.zip ，将解压后得到的2个文件，复制到软件根目录的 tts_cache 文件夹内

   如果上述方法无效，在 .env 文件中 HTTP_PROXY后填写代理地址比如 HTTP_PROXY=http://127.0.0.1:7890，可解决该问题，必须确保代理稳定，填写端口正确

5. 提示 “The text length exceeds the character limit of 182/82 for language”

   这是因为由句号分隔的句子太长导致的，建议将太长的语句使用句号隔开，而不是大量使用逗号，或者你也可以打开 clone/character.json文件，手动修改限制

6. 提示"symbol not found __svml_cosf8_ha"

打开网页 https://www.dll-files.com/svml_dispmd.dll.html ,点击红色"Download"下载字样，下载后解压，将里面的dll文件复制粘贴到"C:\Windows\System32"

CUDA 加速支持

安装CUDA工具 详细安装方法

如果你的电脑拥有 Nvidia 显卡，先升级显卡驱动到最新，然后去安装对应的 CUDA Toolkit 11.8 和 cudnn for CUDA11.X。

安装完成成，按Win + R,输入 cmd然后回车，在弹出的窗口中输入nvcc --version,确认有版本信息显示，类似该图

然后继续输入nvidia-smi,确认有输出信息，并且能看到cuda版本号，类似该图

说明安装正确，可以cuda加速了，否则需重新安装

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