音频克隆阿里版-CosyVoice

 

前面介绍过了音频克隆

 

IndexTTS: https://www.cnblogs.com/cj8988/p/18973016

ComfyUI_IndexTTS: https://www.cnblogs.com/cj8988/p/18973609

GPT-SoVITS:https://www.cnblogs.com/cj8988/p/18962212

 

今天再介绍要给音频克隆的开源工具:https://github.com/FunAudioLLM/CosyVoice

 

 

CosyVoice 是阿里云通义语音实验室研发的新一代生成式语音大模型,旨在提供高度拟人化、自然流畅的语音合成体验。

它将文本理解和语音生成技术深度融合,能够精准解析并诠释各种文本内容,将其转化为如同真人发声般的自然语音。

 

多样化的推理模式:

  • 预训练音色: 提供多种预设的音色供用户选择,满足不同场景下的个性化需求(例如新闻播报、故事讲述等)。

  • 3s 极速复刻 (Zero-shot Voice Cloning): 仅需 3 秒的参考音频,就能快速克隆出特定说话人的音色,并用这个音色合成任意文本。这极大地降低了音色定制的门槛。

  • 跨语种复刻 (Cross-lingual Voice Cloning): 能够使用一种语言的语音样本来合成另一种语言的文本,同时保留原始说话人的音色和部分韵律特征。这是一个非常强大的功能,尤其适用于多语言内容创作。

  • 自然语言控制 (Instructed Voice Generation): 允许用户通过自然语言描述(如“用高兴的语气说”、“语速快一点”)来控制语音的风格、情感、语速、音调等,提供了更直观和灵活的控制方式。

  • 多语言和混合语言支持: 除了中文外,还支持英文、日文、韩文以及多种中文方言(粤语、四川话、上海话、天津话、武汉话等),并支持跨语种和混合语言场景下的零样本语音克隆

 

安装:

代码下载:https://github.com/FunAudioLLM/CosyVoice

 

#虚拟环境搭建
conda create -n cosyvoice -y python=3.10

conda activate cosyvoice

pip install -r requirements.txt -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --trusted-host=mirrors.aliyun.com

 

 

#模型下载,这里下载最新的2.0模型

mkdir -p pretrained_models

#也可手动下载,然后放入相应位置就行 pretrained_models/CosyVoice2-0.5B
git clone https://www.modelscope.cn/iic/CosyVoice2-0.5B.git pretrained_models/CosyVoice2-0.5B

 

 

#运行:
python webui.py 

 

 

可能出现的问题:没有找到cosyvoice.yaml。

修改一下:cosyvoice.py  中 __init__()  大约34行:添加一个

if not os.path.exists(model_dir):
  model_dir = snapshot_download(model_dir)


hyper_yaml_path = '{}/cosyvoice.yaml'.format(model_dir)


if not os.path.exists(hyper_yaml_path):
  hyper_yaml_path = '{}/cosyvoice2.yaml'.format(model_dir)

 

 

 

### CosyVoice 替代方案与克隆项目 #### 1. 类似功能的开源语音助手 多个开源项目提供了类似于 CosyVoice 的功能,允许用户通过自然语言处理来控制设备或执行命令。例如 Mycroft AI 是一个完全开放源码的人工智能个人助理平台[^1]。 ```bash git clone https://github.com/MycroftAI/mycroft-core.git cd mycroft-core ./start.sh all ``` Mycroft 支持多种硬件平台,并且拥有活跃的社区支持和技术文档,适合开发者进行二次开发和定制化应用。 #### 2. 基于云服务的语音识别解决方案 除了本地部署外,还可以考虑基于云端的服务作为替代选项。Google Cloud Speech-to-Text API 提供强大的语音转文字能力,能够轻松集成到各种应用程序中。 ```python from google.cloud import speech_v1p1beta1 as speech import io def transcribe_audio_file(file_path): client = speech.SpeechClient() with io.open(file_path, 'rb') as audio_file: content = audio_file.read() audio = speech.RecognitionAudio(content=content) config = speech.RecognitionConfig( encoding=speech.RecognitionConfig.AudioEncoding.LINEAR16, sample_rate_hertz=16000, language_code="en-US" ) response = client.recognize(config=config, audio=audio) for result in response.results: print(f"Transcript: {result.alternatives[0].transcript}") ``` 此 Python 脚本展示了如何调用 Google Cloud Speech-to-Text API 来实现基本的音频文件转录功能。 #### 3. 自定义构建语音助手 如果需要更灵活的功能,则可以从头开始创建自己的语音助手系统。这通常涉及以下几个组件: - **语音采集模块**: 使用麦克风阵列捕捉声音信号。 - **声学模型训练**: 利用 Kaldi 或 DeepSpeech 进行自定义声学建模。 - **语义理解引擎**: 集成 Rasa NLU 解析用户的意图并作出响应。 - **动作执行器**: 根据解析后的指令触发相应的操作逻辑。 这种做法虽然复杂度较高,但也赋予了极大的灵活性去满足特定需求场景下的个性化要求。
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