EmotiVoice语音克隆终极教程：用DataBaker数据集快速定制专属中文女声模型
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/em/EmotiVoice 想要拥有一个专属的AI语音助手吗？EmotiVoice作为一款强大的多语音合成引擎，让你能够轻松实现语音克隆功能！本教程将带你使用DataBaker数据集，快速训练一个定制化的中文女声TTS模型。🚀
📋 准备工作与环境配置
在开始语音克隆之前，我们需要先准备好训练环境和数据。
创建conda环境并安装依赖：
conda create -n EmotiVoice python=3.8 -y
conda activate EmotiVoice
pip install EmotiVoice[train]
🎯 DataBaker数据集介绍
DataBaker的BZNSYP语料库是一个高质量的中文单女声语音数据集，包含丰富的语音样本和详细的韵律标注，非常适合中文语音克隆训练。
🛠️ 完整训练流程
第一步：下载数据集
首先创建数据目录并下载DataBaker数据集：
mkdir data/DataBaker/raw
# 从DataBaker官网下载BZNSYP数据集并解压到raw目录
第二步：数据预处理
运行数据清洗和音素提取脚本：
python data/DataBaker/src/step1_clean_raw_data.py --data_dir data/DataBaker
python data/DataBaker/src/step2_get_phoneme.py --data_dir data/DataBaker
这两个脚本会处理原始音频文件并生成训练所需的文本标注。
第三步：准备训练配置
使用准备脚本创建训练配置文件：
python prepare_for_training.py --data_dir data/DataBaker --exp_dir exp/DataBaker
第四步：开始模型微调
启动训练过程：
torchrun --nproc_per_node=1 --master_port 8008 train_am_vocoder_joint.py --config_folder exp/DataBaker/config --load_pretrained_model True
第五步：语音合成测试
训练完成后，使用推理脚本生成语音：
TEXT=data/inference/text
python inference_am_vocoder_exp.py --config_folder exp/DataBaker/config --checkpoint g_00010000 --test_file $TEXT
💡 训练技巧与优化建议
监控训练进度：
- 使用TensorBoard实时查看训练指标
- 检查模型检查点保存在
exp/DataBaker/ckpt目录 - BERT特征提取保存在
exp/DataBaker/tmp文件夹
关键配置文件：
- 训练配置文件：
exp/DataBaker/config/config.py - 数据列表文件：
data/DataBaker/text/datalist.jsonl
🎉 成功案例展示
通过这个教程，很多用户已经成功训练出了个性化的中文女声模型。这些模型可以应用于：
- 智能语音助手
- 有声读物制作
- 视频配音
- 虚拟主播语音
📈 进阶功能探索
掌握了基础训练后，你还可以尝试：
- 多说话人语音克隆
- 情感控制语音合成
- 不同风格的语音定制
EmotiVoice的强大功能让你的语音克隆梦想触手可及！现在就开始你的语音定制之旅吧！✨
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
