AI声音克隆 | Clone-voice用你声音自由生成创意语音内容（整合包）

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序言

当你不知足利用别人的音色（声音特色），而想利用自己的音色创作AIGC时，可以选择这个免费工具。

比如利用自己音色去读故事，读绘本，说英语，日语，法语，德语，唱歌，念诗，自我介绍，演讲等等等等，那就须要属于自己的语音模型文件。

一样平常AI声音克隆工具，如EmotiVoice，FastVitsV32，GPT-SoVITS，fish-speech，可以完成个人声音模型文件天生和TTS。

很多人就卡在了个人声音模型文件天生环节，由于要录演习音频素材，去噪，切割，标注，打码，推理…………，听着都头疼，对C端用户来说还是太麻烦。

推举

Clone-voice，是一款jianchang512开拓的令人惊叹的免费开源声音克隆工具，它可以克隆出任何人的声音，而且支持中文、英文、日语和韩语四种措辞。
最主要的是，这款工具利用非常简便，对电脑配置哀求也不高。

这是官网先容：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，利用你的音色或任意声音来录制音频，将一段笔墨合成为利用该音色说话的声音，或者将一个声音利用该音色转换为另一个声音。

操作大略打开https://github.com/jianchang512/clone-voice/releases下载页面，下载预编译版主文件(1.7G) 和 模型(3G)下载后解压到某处，比如 E:/clone-voice 下双击 app.exe ，等待自动打开web窗口，请仔细阅读cmd窗口的笔墨提示,如有缺点，均会在此显示模型下载后在该项目根目录下的tts文件夹内解压，将压缩包内的文件夹复制到 tts 文件夹内，解压后该tts文件夹内会新增3个文件夹，分别是tts_models--multilingual--multi-dataset--xtts_v2voice_conversion_models--multilingual--vctk--freevc24wavlm转换操作步骤选择【笔墨->声音】按钮，在文本框中输入笔墨、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“要利用的声音文件”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，录制完成点击利用。
然后点击“立即开始”按钮如果机器拥有N卡GPU，并精确配置了CUDA环境，将自动利用CUDA加速下载地址

项目地址：https://github.com/jianchang512/clone-voice

Win软件包下载地址：

下载链接: https://pan.baidu.com/s/1YpvBYmKcogi1eA04FNjU3Q?pwd=9syeGitHub download： https://github.com/jianchang512/clone-voice/releases/download/v0.907/clone-voice-v0.907.7z

大模型文件下载地址：

https://pan.baidu.com/s/1CBnPmNElB3LHG7r_McAIwQ?pwd=61jc

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Linux Mac Window源码支配

有实力的同学可以源码支配，不限平台

源码版须要在 .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，而这个网址海内无法访问，必须担保代理稳定可靠，否则大模型下载可能中途失落败

哀求 python 3.9->3.11, 并且提前安装好 git-cmd 工具，下载地址创建空目录，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。
利用git拉取源码到当前目录 git clone git@github.com:jianchang512/clone-voice.git .创建虚拟环境 python -m venv venv激活环境，win下 E:/clone-voice/venv/scripts/activate，安装依赖: pip install -r requirements.txt --no-deps, windows 和 linux 如果要启用cuda加速，连续实行 pip uninstall -y torch 卸载，然后实行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)win下解压 ffmpeg.7z，将个中的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，解压个中的ffmpeg程序到根目录下，必须将可实行二进制文件 ffmpeg 和app.py放在同一目录下。
首先运行 python code_dev.py ，在提示赞许协议时，输入 y，然后等待模型下载完毕。
下载模型须要挂全局代理，模型非常大，如果代理不足稳定可靠，可能会碰着很多缺点，大部分的缺点均是代理问题导致。
如果显示下载多个模型均成功了，但末了还是提示“Downloading WavLM model”缺点，则须要修正库包文件 \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".下载完毕后，再启动 python app.py【演习解释】 如果想演习，实行 python train.py, 演习参数在 param.json中调度，调度后重新实行演习脚本python train.py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，需手动修正依赖包下文件，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)源码版启动时可能频繁碰着缺点，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全。
建议利用稳定的代理，全局开启。
如果始终无法完全下载，建议利用预编译版。

也有付费的同类产品，也可以关注：https://www.clonevoice.net/。

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