危!我用Python克隆了女朋友的声音!

Python3 使用深度学习模型从音频中提取某个人的声音风格,并尝试模仿或应用这种风格 使用pydub或librosa提取音频样本。使用librosa提取音频特征(如 MFCC)。使用提取声音嵌入。使用深度学习模型(如 Tacotron 2 或 CycleGAN)进行语音转换或合成。如果你没有足够的数据或计算资源,可以使用预训练模型或在线服务(如 Google Cloud TTS 或 AWS Polly)来实现类似的效果。 阅读详情

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人生苦短,我学Python!

AI 算法 5 秒钟,就能克隆你的声音,你信吗?

听听这段音频,猜猜看是 AI 合成音,还是真人录音?

答案是:AI 合成。

这个人的原始声音在这里:

你给这个 AI 克隆声音的算法打几分?

上述两个音频,算法运行起来的效果:

录制一段音频,就可以根据输入的文字,5s 即可自动生成对应的合成音。

突然有个大胆的想法,你说女朋友要是哪天突然不承认自己说过了某句话,我就给她造一份!

兄弟们,我做的对吗?

MockingBird

这个算法是基于比较著名的 Real Time Voice Cloning 实现的。

MockingBird 是最近开源的中文版。

论文的名字是:

Transfer Learning from Speaker Verification to Multispeaker Text-To-Speech Synthesis

简单介绍下:

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算法分为三个模块:encoder模块、systhesis模块、vocoder模块。

  • encoder模块将说话人的声音转换成人声的数字编码(speaker embedding)

  • synthesis 模块将文本转换成梅尔频谱(mel-spectrogram)

  • vocoder模块将梅尔频谱(mel-spectrogram)转换成(波形)waveform

具体的算法原理,大家可以先看论文:

https://arxiv.org/pdf/1806.04558.pdf

论文还没详细看,等我研究好后,后面有机会再发吧。

今天主要聊聊,这个算法怎么玩。

项目地址:https://github.com/babysor/MockingBird

有深度学习基础的话,这个应该不难。

就是部署环境,分四步:

  • Anaconda 配置 Pytorch 开发环境

  • 根据项目 requirements.txt 安装第三方库依赖

  • 下载权重文件

  • 下载训练集,这个几十G,有点大

具体的配置方法,直接看这里:

https://github.com/babysor/MockingBird/blob/main/README-CN.md

环境搭建的方法,可以参考我写过的两篇文章:

别再折腾开发环境了,一劳永逸的搭建方法

语义分割基础与环境搭建

都搞定了,就可以运行代码了。

有两种模式可以启动,Web 模式和工具箱模式。

在项目根目录运行:

python web.py

即可开启 Web ,打开地址 http://localhost:8080 就能操作了。

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这个界面比较简陋,建议使用工具箱模式。

python demo_toolbox.py -d <datasets_root>

datasets_root就是下载好的数据集的地址。

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总结

Enjoy it!

喜欢的话,来个再看喽~

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Scratch克隆体生命周期管理:推箱子题的底层逻辑 克隆体是Scratch中模拟对象动态行为的核心机制,其本质是一套包含创建、激活与销毁的完整生命周期模型。理解克隆原理,关键在于把握‘触发即生成、启动须初始化、运动后必回收’的技术闭环。这种面向对象式的资源管理思维,直接关联内存控制、状态同步与并发安全等工程实践要点,在蓝桥杯等竞赛中常以推箱子为载体,考查学生对克隆体规范使用的掌握程度。尤其在多克隆体场景下,遗漏‘删除此克隆体’或时序错误,将导致幽灵克隆、位置错乱与性能泄漏等问题,凸显生命周期管理在图形化编程中的基础性与必要性。 阅读详情

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