# clone-voice **Repository Path**: tianhone/clone-voice ## Basic Information - **Project Name**: clone-voice - **Description**: No description available - **Primary Language**: Unknown - **License**: Not specified - **Default Branch**: jianchang512-patch-1 - **Homepage**: None - **GVP Project**: No ## Statistics - **Stars**: 0 - **Forks**: 0 - **Created**: 2024-12-11 - **Last Updated**: 2024-12-11 ## Categories & Tags **Categories**: Uncategorized **Tags**: None ## README [English README](./README_EN.md) / [Discord](https://discord.gg/TMCM2PfHzQ) / [捐助项目](https://github.com/jianchang512/pyvideotrans/issues/80) / [Q群 902124277](https://qm.qq.com/cgi-bin/qm/qr?k=9VNSiJyInxyQ3HK3vmOTibo8pzcDekju&jump_from=webapi&authKey=xcW1+7N1E4SM+DXqyl5d61UOtNooA1C9WR5A/yfA0fmfyUDRRSZex1WD0l+9x1kO) # CV声音克隆工具 该项目所用模型均源于 https://github.com/coqui-ai/TTS ,模型协议为[CPML](https://coqui.ai/cpml/)只可用于学习研究,不可商用 > > 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 ![image](https://github.com/jianchang512/clone-voice/assets/3378335/5401a3f8-1623-452b-b0b3-cb2efe87e3d1) # 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](https://github.com/jianchang512/clone-voice/releases),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 ![image](https://github.com/jianchang512/clone-voice/assets/3378335/4b5a60eb-124d-404b-a748-c0a527482e90) 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) **源码版需要全局代理,因为要从 https://huggingface.co 下载模型,而这个网址国内无法访问** 0. 要求 python 3.9->3.11 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 git@github.com: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` 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](https://ffmpeg.org/download.html)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。 ![image](https://github.com/jianchang512/clone-voice/assets/3378335/0c61c8b6-7f7e-475f-8984-47fb87ba58e8) 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。 ![](./images/code_dev01.png) ![](./images/code_dev02.png) 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. 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。 # CUDA 加速支持 **安装CUDA工具** [详细安装方法](https://juejin.cn/post/7318704408727519270) 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](https://developer.nvidia.com/cuda-downloads) 和 [cudnn for CUDA11.X](https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive)。 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 ![image](https://github.com/jianchang512/pyvideotrans/assets/3378335/e68de07f-4bb1-4fc9-bccd-8f841825915a) 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 ![image](https://github.com/jianchang512/pyvideotrans/assets/3378335/71f1d7d3-07f9-4579-b310-39284734006b) 说明安装正确,可以cuda加速了,否则需重新安装 # 注意事项 模型xtts仅可用于学习研究,不可用于商业 0. 源码版需要全局代理,因为要从 https://huggingface.co 下载模型,而这个网址国内无法访问,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。 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 ![](./images/3.png) ![](./images/4.png) # 常见问题 1. 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 ![image](https://github.com/jianchang512/clone-voice/assets/3378335/4b5a60eb-124d-404b-a748-c0a527482e90) 如果已正确放置了,但仍错误,[点击下载 2.tts_cache.zip](https://github.com/jianchang512/clone-voice/releases/download/v0.0.1/2.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,或者用个稳定的梯子开启全局代理,也可解决该问题 # 相关联项目 [视频翻译配音工具:翻译字幕并配音](https://github.com/jianchang512/pyvideotrans) [语音识别工具:本地离线的语音识别转文字工具](https://github.com/jianchang512/stt) [人声背景乐分离:极简的人声和背景音乐分离工具,本地化网页操作](https://github.com/jianchang512/stt) # [Youtube演示视频](https://youtu.be/CC227GXOJLk)