AIGC工具平台-GPT-SoVITS-v4-TTS音频推理克隆

news2025/6/5 4:42:12

声音克隆与语音合成的结合，是近年来生成式AI在多模态方向上的重要落地场景之一。随着预训练模型能力的增强，结合语音识别、音素映射与TTS合成的端到端系统成为初学者可以上手实践的全流程方案。

围绕 GPT-SoVITS-v4-TTS 模块，介绍了其在整合包中的操作方式和各阶段工具使用流程。从前置数据处理、模型训练到最终的音频生成，逐步拆解系统内部逻辑与交互方式，为理解该类系统架构提供直观路径。

文章目录

操作使用
应用示例
- 前置数据集获取工具
- GPT-SoVITS-TTS
- TTS-for-GPT-soVITS
开发与应用

操作使用

进入软件后在 整合包 里可以直接搜索 GPT-SoVITS-v4-TTS 进入该模块。

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点击【下载选项卡】可获取完整项目整合包的下载地址，或直接使用下方链接下载。将文件保存至项目目录下后，点击解压按钮，等待解压完成即可开始使用。

-	说明
源码使用教程	基于GPT-SoVITS-v4-TTS的音频文本推理，流式生成
整合包下载地址	基于GPT-SoVITS-v4-TTS的声音克隆项目整合包

项目脚本配置

这些脚本通过 Gradio 提供可视化界面，分别对应 GPT-SoVITS 项目从数据准备、预处理、训练到推理的各个阶段。使用者只需按需点击对应的 .bat 文件，即可启动相关功能模块，无需手动输入复杂命令，适合初学者快速上手和部署测试。

脚本名称	功能说明
01.获取和处理训练数据.bat	启动数据预处理模块，包括语音采样整理、标注转换等
02.文字转音素预处理.bat	启动文本转音素工具，用于生成训练所需的音素数据
03.启动预训练管理器（可选）.bat	启动预训练参数管理界面，可查看或加载预训练模型（非必选）
04.启动训练任务.bat	启动训练控制台，执行模型训练流程
05.启动推理功能模块（TTS、克隆音频）.bat	启动推理服务，提供基于 Gradio 的 TTS 与音频克隆在线体验界面

应用示例

前置数据集获取工具

在正式开始音频克隆前，需要先准备一系列工具来获取和处理数据。

原生和背景分离 UVR5

使用UVR5工具对音频进行人声和背景音乐分离，确保后续处理的音频质量。操作界面非常直观，初学者只需导入原始音频文件，选择对应模型，点击开始即可分离出干净的人声文件。

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语音切分工具

将分离后的人声音频进一步切分为适合处理的小段。
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将分离后的人声音频进一步切分为适合处理的小段。输入路径选择UVR5处理后的音频文件夹，输出路径按照角色建立子文件夹，例如：output/角色名/slicer_opt。

切分工具会自动按语音停顿和静默间隔切分，降低后续处理难度。

语音降噪工具

切分后的语音片段可能存在背景噪声，降噪工具可有效提升音质。输入路径为切分后的文件夹路径（如output/角色名/slicer_opt），输出路径建议新建子文件夹（如output/角色名/denoise_opt）。
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降噪完成后，语音文件清晰度和质量显著提高，便于后续ASR语音识别。

中文批量离线ASR工具

通过中文批量ASR工具自动识别音频对应的文本内容。输入路径选择降噪后的音频文件夹（如output/角色名/denoise_opt），输出路径指定为新子文件夹（如output/角色名/asr_opt）。
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工具会自动生成音频片段对应的文本识别结果，并生成一个slicer_opt.list文件，便于后续文本校对。

语音文本校对标注工具

ASR识别结果可能存在错误，若对精度要求较高，则可手动使用该工具进行逐条文本校对和修正，提升克隆语音的准确性。
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GPT-SoVITS-TTS

完成数据准备后，进入模型训练和语音合成阶段。

项目设置

在GPT-SoVITS工具界面设置模型训练项目的名称，便于后续区分和管理。

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选择前面已经ASR识别并校对好的文本标记文件，作为训练数据的基础。

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数据格式化

在项目设置完成后，依次执行数据格式化操作，可以直接使用工具中的“一键三连”功能快速完成，包括数据的预处理、格式检查和必要的文件生成。该过程通常比较稳定，不易出现问题。

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微调训练

启动SoVITS模型训练，过程中实时观察训练日志。训练完成后，模型文件会自动存放在GPT_weights目录下，后续用于生成音频。

在这里插入图片描述

启动GPT模型训练，同样实时观察训练进度。训练成功后，生成的GPT模型文件也会位于GPT_weights目录。
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这两个步骤的完成对最终克隆效果非常关键，确保两者训练充分后再进行推理测试。

TTS-for-GPT-soVITS

模型管理

在TTS-for-GPT-soVITS目录中运行启动模型管理界面.bat文件，进入界面后点击"扫描"按钮，系统将显示当前用于生成音频的模型及其相关配置信息。
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项目的角色配置文件位于根目录下的 trained/character_info.json，您可以在其中添加下拉菜单的角色名称选项，其中 default 字段用于指定默认选中的模型。

{
    "deflaut_character": "胡桃(测试)",
    "characters_and_emotions": {

        "胡桃(测试)": [
            "default"
        ],
        "xxxxx": [
        	"default"
        ],
    }
}

需要确保 key 值与当前目录下的文件夹名称完全匹配。

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请将 GPT_weights 和 SoVITS_weights 的模型文件加载至此处。

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复制两份切片样本音频文件至当前目录，以音频文字内容作为文件名。随后打开 infer_config.json 文件，参照示例配置模型参数及样本文件路径。

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您还可以通过WebUI界面进行操作，只需确保模型和信息保持一致即可。

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启动后端服务

成功启动后，系统将显示接口地址提示信息。请保持当前启动窗口处于开启状态。

ver instead.
 * Running on all addresses (0.0.0.0)
 * Running on http://127.0.0.1:5000
 * Running on http://172.19.0.1:5000
INFO:werkzeug:Press CTRL+C to quit

启动前端合成程序

系统启动后，用户可立即进行音频合成操作，该功能同时支持流式处理和文件合成两种模式。

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开发与应用

软件使用以及综合参考资料内容可以查阅

文章链接	内容描述
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