抄了AI语音克隆的家!本地部署、6G显存搞定、一键启动包免费放送

今天给大家带来几款AI语音克隆技术的硬核分享,包括本地部署教程,还有超方便的一键启动整合包。无论你是技术小白还是资深玩家,这篇干货都能让你轻松上手,克隆出属于自己的专属语音!

1. Index-TTS:语音克隆界的"省心王者"

在AI语音克隆圈子里,Index-TTS绝对是"懒人福音"。它强不强?我说了不算,你们体验了才知道!

简介:

只需要一段语音样本+你的文案,就能直接生成克隆后的语音。比起CosyVoice还得额外输入语音对应的文本,Index-TTS直接省掉这一步,简单到飞起,操作更人性化。

官方定位是:工业级可控高效零样本文本转语音系统

亮点:

  • 超强技术:基于XTTS和Tortoise打造的GPT风格TTS模型,融合拼音纠错(汉字发音更准)、标点停顿控制(节奏随心调)。
  • 升级模块:优化了说话人特征表示,集成BigVGAN2提升音质,经过数万小时数据训练,性能吊打XTTS、CosyVoice2、Fish-Speech和F5-TTS。
  • 中文适配:汉字+拼音混合建模,快速修复发音问题;顺应条件编码器+BigVGAN2解码器,音色相似度拉满,音质更稳。

本地部署教程:

需要提前准备好Miniconda和git工具

克隆代码

git clone github.com/index-tts/i...

cd index-tts

创建虚拟环境

conda create -n index-tts python=3.10

conda activate index-tts

打开requirements.txt文件,注释掉WeTextProcessing

WeTextProcessing会报错,后面再来单独安装它。

pip install -r requirements.txt

安装torch以及cuda支持的轮子

pip install torch torchvision torchaudio --index-url download.pytorch.org/whl/cu121

再来安装WeTextProcessing

pip install WeTextProcessing --no-deps

pip install ffmpeg-python

提示可能缺少模块importlib_resources的话

pip install importlib_resources

下载模型到当前目录的checkpoints目录下

linux系统指令

wget huggingface.co/IndexTeam/I... -P checkpoints

wget huggingface.co/IndexTeam/I... -P checkpoints

wget huggingface.co/IndexTeam/I... -P checkpoints

wget huggingface.co/IndexTeam/I... -P checkpoints

wget huggingface.co/IndexTeam/I... -P checkpoints

wget huggingface.co/IndexTeam/I... -P checkpoints

Windows系统指令

curl -L huggingface.co/IndexTeam/I... -o checkpoints\bigvgan_discriminator.pth

curl -L huggingface.co/IndexTeam/I... -o checkpoints\bigvgan_generator.pth

curl -L huggingface.co/IndexTeam/I... -o checkpoints\bpe.model

curl -L huggingface.co/IndexTeam/I... -o checkpoints\dvae.pth

curl -L huggingface.co/IndexTeam/I... -o checkpoints\gpt.pth

curl -L huggingface.co/IndexTeam/I... -o checkpoints\unigram_12000.vocab

最后运行gradio网页

python webui.py

食用教程:

①上传一段想要克隆音色的参考音频,②上传文案。③生成语音即可

2. MegaTTS3:官方限制太多,劝退体验

我兴冲冲地把MegaTTS3部署到本地,结果发现官方直接锁死了npy音色文件。想用?得先把参考音频发给他们,他们生成npy文件给你才能用。这操作简直是"脱裤子放屁",项目发展基本上被限制得死死的。

部署测试浪费了我不少时间,教程写了一半直接作废。直接pass。

3. Spark-TTS:高效+高质量的语音克隆新星

简介:

Spark-TTS是基于大型语言模型(LLM)的文本转语音系统,简单高效又自然,兼顾研究和生产需求。

亮点:

  • 极简架构:基于Qwen2.5打造,无需流匹配等复杂模型,直接从LLM预测代码重建音频,效率拉满。
  • 零样本克隆:无需特定训练数据,就能复制说话者音色,支持跨语言和代码切换,灵活性爆棚。
  • 双语支持:中英文无缝切换,合成自然度超高。
  • 可控生成:支持调整性别、音调、语速,轻松打造虚拟说话人。

本地部署教程:

克隆代码到本地

git clone github.com/SparkAudio/...

cd Spark-TTS

创建虚拟环境

conda create -n sparktts -y python=3.10

conda activate sparktts

下载依赖

pip install -r requirements.txt

pip install torch torchvision torchaudio --index-url download.pytorch.org/whl/cu121

模型下载

通过python下载:

from huggingface_hub import snapshot_download

snapshot_download("SparkAudio/Spark-TTS-0.5B", local_dir="pretrained_models/Spark-TTS-0.5B")

通过 git clone 下载:

mkdir -p pretrained_models

(windows下,直接mkdir pretrained_models)

你需要先去安装git lfs工具 (git-lfs.com)

git lfs install

git clone huggingface.co/SparkAudio/... pretrained_models/Spark-TTS-0.5B

调用gradio运行网页界面

python webui.py --device 0

食用教程:

①上传一段想要克隆音色的参考音频,②上传参考音频的文本内容,③输入你的文案内容,④生成音频。 操作过程和CosyVoice类似,都是需要输入参考音频文本内容

一键整合包

想要省去繁琐步骤?公众号回复以下关键词即可获取对应一键包:

  • index-ttsindexTTS
  • Spark-TTSSparkTTS

下载即用,解压就能跑,无任何限制、不需激活,6G显存轻松驾驭,放心开搞!

这三款AI语音克隆技术各有千秋,Index-TTS省心高效,Spark-TTS灵活强大,MegaTTS3......嗯,自求多福吧。快动手试试,打造属于你的专属语音吧!有任何问题都可以在星球留言快速得到支持,公众号信息太多看不过来。

另外附上之前的语音克隆文章

CosyVoice

mp.weixin.qq.com/s/9jkz-HUAc...

GPT-SoVITS V2

mp.weixin.qq.com/s/9M3v3fkP7...

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