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GPT-SoVITS怎么训练声音 GPT-SoVITS克隆音色本地部署教程【教学】

幻夢星雲

幻夢星雲

发布时间:2025-12-15 20:53:40

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来源于php中文网

原创

完成GPT-SoVITS声音克隆需五步:一、准备5–10分钟单人纯净语音并规范转为16kHz单声道WAV,配对标注transcriptions.txt;二、正确放置预训练模型并配置config_spk01.json;三、依次运行S1_train.py和S2_train.py完成两阶段训练;四、导出sovits_weights.pth与gpt_weights.pth至models/spk01/;五、启动webui.py并在网页端选择音色合成。

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gpt-sovits怎么训练声音 gpt-sovits克隆音色本地部署教程【教学】

如果您已获取GPT-SoVITS本地部署环境,但尚未完成个性化声音训练,则可能是由于语音数据准备不规范、配置参数未对齐或训练流程中断所致。以下是完成GPT-SoVITS声音克隆训练与本地部署的具体操作路径:

一、准备高质量语音数据集

训练效果高度依赖原始音频质量与标注一致性。语音需为单人纯净录音,无背景音乐、混响或明显噪声;文本标注必须严格匹配发音内容,并统一编码格式。

1、使用手机或专业麦克风录制5–10分钟清晰语音,语速自然、语调丰富,覆盖元音、辅音、连读及停顿场景。

2、将所有音频转为16kHz采样率、16bit位深、单声道WAV格式,命令示例:ffmpeg -i input.mp3 -ar 16000 -ac 1 -sample_fmt s16 output.wav

3、新建dataset文件夹,内含wavs/(存放全部WAV文件)和transcriptions.txt(每行格式为:文件名.wav|说话人ID|对应中文文本,如001.wav|spk01|今天天气真好)。

二、配置训练参数与目录结构

正确组织模型路径与配置文件是训练启动的前提。GPT-SoVITS要求预训练权重、配置模板与数据路径在代码层级中严格对应,任一错位将导致加载失败。

1、确认项目根目录下存在GPT_SoVITS/pretrained_models/,并按官方结构放置:chinese-hubert-base/chinese-roberta-wwm-ext-large/s1bert25hz-2kh-longer-epoch=68e-step=50232.ckpts2G488k.pth等核心模型文件。

2、复制configs/config.jsonconfigs/config_spk01.json,修改其中"train": {"dataset_path": "dataset"}"data": {"spk_name": "spk01"}"sample_rate": 16000三项为实际值。

3、确保dataset/transcriptions.txt中所有WAV文件名与wavs/内真实文件完全一致(包括大小写与扩展名)。

三、执行分阶段预处理与训练

GPT-SoVITS采用两阶段训练机制:第一阶段提取语义与声学特征(S1),第二阶段联合优化音色建模(S2)。跳过任一阶段将导致最终合成失真或无声输出。

1、激活conda环境并进入项目根目录:conda activate gpt_sovits && cd GPT-SoVITS

2、运行S1预处理与训练:python S1_train.py --config_dir configs/config_spk01.json,等待日志显示INFO: Epoch X completedloss_s1稳定收敛至0.8以下。

3、运行S2训练脚本:python S2_train.py --config_dir configs/config_spk01.json,观察loss_s2逐步下降,通常训练20–50个epoch后可获得可用模型。

四、生成推理模型并部署WebUI

训练产出的检查点需经导出转换为推理可用格式,再挂载至Web服务接口,才能实现文本到语音的实时合成。

1、执行模型导出:python export_model.py --s1_ckpt_path logs/s1/xxx.pth --s2_ckpt_path logs/s2/xxx.pth --output_dir outputs/spk01/,生成sovits_weights.pthgpt_weights.pth

2、将outputs/spk01/整个文件夹复制至models/目录下,重命名为spk01/

3、启动WebUI服务:python webui.py --model_dir models/ --port 9872浏览器访问http://localhost:9872,在“推理”页选择spk01音色并输入文本即可合成。

五、验证与常见问题排查

合成结果异常往往源于数据链路断裂而非模型本身缺陷。需逐层回溯输入数据、特征提取日志与声码器输出信号,定位具体失效环节。

1、检查logs/s1/logs/s2/目录下是否生成train.logtensorboard事件文件,缺失说明预处理未执行。

2、若WebUI中提示KeyError: 'spk01',请确认models/spk01/内存在sovits_weights.pth且文件权限为可读。

3、合成语音空洞或断续时,优先验证WAV音频是否被静音段截断——用Audacity打开任意训练音频,查看波形是否全程有能量,静音段超过0.5秒将显著劣化S1语义对齐

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