GPT-SoVITS是一款由RVC创始人RVC-Boss与AI声音转换技术专家Rcell共同开发的跨语言TTS克隆项目。它能够生成与目标人物声音非常相似的音频，只需提供一分钟的语音即可进行有效的识别和训练，生成高度相似的语音模型。本文将为您详细介绍GPT-SoVITS模拟真人配音本地部署的使用教程，帮助您轻松实现高质量的语音音频生成。
一、准备工作
1. 硬件要求
（1）CPU：推荐使用Intel Core i7或AMD Ryzen 5及以上处理器。
（2）内存：推荐使用16GB及以上内存。
（3）硬盘：推荐使用SSD硬盘，容量至少为500GB。
2. 软件要求
（1）操作系统：Windows 10/11或Linux。
（2）编程语言：Python 3.6及以上版本。
（3）深度学习框架：TensorFlow 2.0或PyTorch 1.8及以上版本。
（4）音频处理库：librosa、torchaudio等。
二、安装GPT-SoVITS
1. 克隆GPT-SoVITS代码库
在终端中执行以下命令，克隆GPT-SoVITS代码库：
git clone https://github.com/RVC-Boss/GPT-SoVITS.git
2. 安装依赖库
进入GPT-SoVITS代码库目录，安装所需的依赖库：
pip install -r requirements.txt
三、准备训练数据
1. 收集目标人物语音
收集目标人物的语音数据，确保音频质量较高，无杂音。音频格式建议为WAV或MP3。
2. 分割音频
使用音频处理库将收集到的语音数据分割成单个音频文件，每个文件时长约1分钟。
3. 标注音频
对分割后的音频进行标注，包括说话人姓名、性别、年龄、情感等标签信息。
四、训练GPT-SoVITS模型
1. 准备训练数据集
将标注好的音频数据整理成训练数据集，包括音频文件路径和对应的标签信息。
2. 训练模型
在终端中执行以下命令，开始训练GPT-SoVITS模型：
python train.py –data_path /path/to/your/data –model_path /path/to/save/model
其中，–data_path为训练数据集路径，–model_path为保存模型的路径。
五、使用GPT-SoVITS进行语音合成
1. 准备测试数据
收集一段需要合成的语音文本，确保文本内容与目标人物声音风格相符。
2. 语音合成
在终端中执行以下命令，使用GPT-SoVITS进行语音合成：
python infer.py –model_path /path/to/save/model –text /path/to/your/text.txt
其中，–model_path为保存模型的路径，–text为需要合成的语音文本路径。
六、总结
本文详细介绍了GPT-SoVITS模拟真人配音本地部署的使用教程。通过本文的指导，您将能够轻松实现高质量的语音音频生成。在实际应用中，您可以根据需求调整模型参数，优化语音合成效果。
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