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https://github.com/jianchang512/clone-voice

A sound cloning tool with a web interface, using your voice or any sound to record audio / 一个带web界面的声音克隆工具,使用你的音色或任意声音来录制音频
https://github.com/jianchang512/clone-voice

clonevoice speech-analysis sts tts voice-assistant

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A sound cloning tool with a web interface, using your voice or any sound to record audio / 一个带web界面的声音克隆工具,使用你的音色或任意声音来录制音频

Awesome Lists containing this project

README

        

[English README](./README_EN.md) / [捐助项目](https://github.com/jianchang512/pyvideotrans/issues/80) / [Discord](https://discord.gg/7ZWbwKGMcx)

# CV声音克隆工具

> 本项目所用模型为[coqui.ai](https://coqui.ai/)出品的xtts_v2,模型开源协议为[Coqui Public Model License 1.0.0](https://coqui.ai/cpml.txt),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。

> **[赞助商]**
>
> [![](https://github.com/user-attachments/assets/e3e2e6f9-e2e4-44e4-860b-9d1ce5b53d4f)](https://302.ai/)
> [302.AI](https://302.ai)是一个汇集全球顶级品牌的AI超市,按需付费,零月费,零门槛使用各种类型AI。
>
> 功能全面: 将最好用的AI集成到在平台之上,包括不限于AI聊天,图片生成,图片处理,视频生成,全方位覆盖。
>
> 简单易用: 提供机器人,工具和API多种使用方法,可以满足从小白到开发者多种角色的需求。
>
> 按需付费零门槛: 不提供月付套餐,对产品不设任何门槛,按需付费,全部开放。充值余额永久有效。
>
> 管理者和使用者分离: 管理者一键分享,使用者无需登录。

# 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](https://github.com/git-for-windows/git/releases/download/v2.44.0.windows.1/Git-2.44.0-64-bit.exe)
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](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. **【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`

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。

# 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

![](./images/3.png)
![](./images/4.png)

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
![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 extra-to-tts_cache.zip](https://github.com/jianchang512/clone-voice/releases/download/v0.0.1/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](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

# 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/vocal-separate)

# [Youtube演示视频](https://youtu.be/CC227GXOJLk)