不使用梯子下载huggingface模型——使用镜像下载

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如何使用镜像站🌟

本站域名  hf-mirror.com,用于镜像  huggingface.co 域名。作为一个公益项目,致力于帮助国内AI开发者快速、稳定的下载模型、数据集。捐赠支持请看网页左下角,感谢支持!

更多详细用法请看《这篇教程》

方法一:网页下载

在本站搜索,并在模型主页的Files and Version中下载文件。

方法二:huggingface-cli

huggingface-cli 是 Hugging Face 官方提供的命令行工具,自带完善的下载功能。

1. 安装依赖

pip install -U huggingface_hubCopy

2. 设置环境变量

<think>好的,用户让我推荐一个语音克隆模型,并提供本地部署和详细的使用教程。我需要先确定用户的具体需求是什么。语音克隆通常指的是根据一段语音样本生成类似声音的合成语音,可能用于配音、虚拟助手等场景。用户提到本地部署,说明他们可能希望在自己的机器上运行,而是依赖云服务,这可能出于隐私或成本的考虑。 首先,我得考虑哪些开源模型适合语音克隆。Tortoise-TTS是一个比较流行的选择,它效果错但可能需要较高的计算资源。So-VITS-SVC也是最近比较热门的,适用于歌声转换,但也能做语音克隆。还有Coqui TTS,它比较轻量,适合本地部署。需要比较这几个的优缺点,然后推荐最合适的。 接下来,用户需要详细的部署和使用教程。这意味着步骤要清晰,从安装依赖到实际使用都要涵盖。可能还需要考虑同操作系统的兼容性,比如Windows、Linux或者MacOS。过大多数深度学习项目对Linux支持更好,但用户可能用的是Windows,所以得注意说明。 然后,用户的技术水平如何?如果他们熟悉Python或深度学习框架,教程需要更详细,包括如何安装Python、Git、CUDA等依赖项。还要提到可能的常见错误,比如依赖版本冲突、缺少库文件等,并提供解决办法。 另外,版权和伦理问题也很重要。语音克隆可能涉及法律风险,特别是未经允许克隆他人声音。我需要提醒用户注意这些,避免滥用。 现在,我需要组织信息,推荐一个模型,比如Tortoise-TTS,因为它的效果比较好,社区支持也活跃。然后分步骤说明如何克隆仓库、安装依赖、下载预训练模型,最后给出使用示例。同时,提醒需要高性能GPU,否则合成速度会很慢。可能还要提到如果用户没有GPU,可以尝试其他轻量级模型,比如Coqui TTS。 最后,确保语言简洁明了,步骤清晰,用户能够按照教程一步步操作。可能还需要补充参考资料和链接,方便用户进一步查阅。检查是否有遗漏的步骤,比如环境变量设置、权限问题等,确保教程的全面性。</think>以下是一个本地部署的语音克隆模型推荐及详细教程,基于当前开源社区中效果较好的 **So-VITS-SVC 4.1**(适用于语音/歌声克隆)和 **Tortoise-TTS**(纯语音克隆),教程覆盖基础流程和注意事项: --- ### 一、推荐模型:**So-VITS-SVC 4.1** **特点**: - 支持少量语音数据(5分钟~1小时)快速训练音色模型。 - 提供高音质克隆和实时推理能力。 - 开源且社区活跃,适合中文场景。 --- ### 二、本地部署教程(以 Windows 为例) #### 1. 环境准备 - **操作系统**:Windows 10/11, Linux(推荐Ubuntu) - **硬件要求**: - GPU:NVIDIA显卡(显存≥6GB,支持CUDA 11.7+) - CPU:建议多核处理器 - 内存:≥16GB - **依赖工具**: - Python 3.8+ - Git - CUDA 和 cuDNN(与PyTorch版本匹配) - FFmpeg(用于音频处理) #### 2. 安装步骤 **① 克隆代码仓库** ```bash git clone https://github.com/svc-develop-team/so-vits-svc.git cd so-vits-svc ``` **② 安装依赖** ```bash pip install -r requirements.txt # 安装GPU版本PyTorch(根据CUDA版本选择) pip install torch torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117 ``` **③ 下载预训练模型** - 下载官方提供的预训练模型(如 `G_0.pth` 和 `D_0.pth`),放置到 `logs/44k` 目录。 - 下载 `hubert_base.pt` 声码器模型,放置到 `pretrain` 目录。 (模型链接通常在项目Wiki或HuggingFace页面提供) #### 3. 训练自己的音色模型 **① 准备数据** - 录制或收集目标音色的语音(建议静音环境,单说话人,采样率44.1kHz,格式为wav)。 - 将音频文件放入 `dataset_raw/{speaker_name}` 目录。 **② 数据预处理** ```bash python resample.py # 重采样至44.1kHz python preprocess_flist_config.py # 生成配置文件 python preprocess_hubert_f0.py # 提取音高和特征 ``` **③ 启动训练** ```bash python train.py -c configs/config.json -m 44k ``` - 训练时间:6GB显存约需2~4小时(5分钟数据)。 #### 4. 语音克隆推理 ```bash python inference_main.py -m "logs/44k/G_xxx.pth" -c "configs/config.json" -n "input.wav" -t 0 # 调整t参数控制音高 ``` - 输入音频 `input.wav` 会被转换为目标音色,输出到 `results` 目录。 --- ### 三、备选方案:Tortoise-TTS **特点**: - 无需训练,直接通过参考音频克隆音色。 - 支持多语言,但生成速度较慢。 **部署步骤**: 1. 安装库: ```bash pip install tortoise-tts ``` 2. 代码示例: ```python from tortoise.api import TextToSpeech tts = TextToSpeech() voice_samples = [tts.load_voice("reference_audio.wav")] # 加载参考音频 generated_audio = tts.tts_with_preset("要合成的文本", voice_samples=voice_samples, preset="fast") generated_audio.save("output.wav") ``` --- ### 四、注意事项 1. **版权与伦理**: - 禁止未经授权克隆他人声音,遵守当地法律法规。 2. **硬件足**: - 若无GPU,可使用Google Colab的免费GPU资源(需梯子)。 3. **音质优化**: - 增加训练数据时长(建议1小时以上)可提升克隆效果。 - 使用降噪工具预处理原始音频(如Audacity)。 --- ### 五、参考资料 - So-VITS-SVC GitHub:https://github.com/svc-develop-team/so-vits-svc - Tortoise-TTS GitHub:https://github.com/neonbjb/tortoise-tts - 中文社区教程:B站搜索“So-VITS-SVC 4.1教程” 如果需要更简化的方案(如一键安装包),可关注开源社区发布的整合包(如“Svita”工具箱)。
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