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零样本文本到语音（TTS）： 输入 5 秒的声音样本，即刻体验文本到语音转换。
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少样本 TTS： 仅需 1 分钟的训练数据即可微调模型，提升声音相似度和真实感。
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跨语言支持： 支持与训练数据集不同语言的推理，目前支持英语、日语和中文。
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WebUI 工具： 集成工具包括声音伴奏分离、自动训练集分割、中文自动语音识别(ASR)和文本标注，协助初学者创建训练数据集和 GPT/SoVITS 模型。
查看我们的介绍视频 demo video
未见过的说话者 few-shot 微调演示：
few.shot.fine.tuning.demo.mp4
中国地区用户可点击此处使用 AutoDL 云端镜像进行体验。
- Python 3.9，PyTorch 2.0.1，CUDA 11
- Python 3.10.13，PyTorch 2.1.2，CUDA 12.3
- Python 3.9，Pytorch 2.2.2，macOS 14.4.1（Apple 芯片）
- Python 3.9，PyTorch 2.2.2，CPU 设备
注: numba==0.56.4 需要 python<3.11
如果你是 Windows 用户（已在 win>=10 上测试），可以下载下载整合包，解压后双击 go-webui.bat 即可启动 GPT-SoVITS-WebUI。
中国地区用户可以通过点击链接并选择“下载副本”下载整合包。（如果下载时遇到错误，请退出登录）
conda create -n GPTSoVits python=3.9
conda activate GPTSoVits
bash install.sh注：在 Mac 上使用 GPU 训练的模型效果显著低于其他设备训练的模型，所以我们暂时使用 CPU 进行训练。
- 运行
xcode-select --install安装 Xcode command-line tools。 - 运行
brew install ffmpeg安装 FFmpeg。 - 完成上述步骤后，运行以下的命令来安装本项目：
conda create -n GPTSoVits python=3.9
conda activate GPTSoVits
pip install -r requirements.txtpip install -r requirements.txtconda install ffmpegsudo apt install ffmpeg
sudo apt install libsox-dev
conda install -c conda-forge 'ffmpeg<7'下载并将 ffmpeg.exe 和 ffprobe.exe 放置在 GPT-SoVITS 根目录下。
brew install ffmpeg- image 的标签：由于代码库更新很快，镜像的打包和测试又很慢，所以请自行在 Docker Hub 查看当前打包好的最新的镜像并根据自己的情况选用，或者在本地根据您自己的需求通过 Dockerfile 进行构建。
- 环境变量：
- is_half: 半精度/双精度控制。在进行 "SSL extracting" 步骤时如果无法正确生成 4-cnhubert/5-wav32k 目录下的内容时，一般都是它引起的，可以根据实际情况来调整为 True 或者 False。
- Volume 设置，容器内的应用根目录设置为 /workspace。 默认的 docker-compose.yaml 中列出了一些实际的例子，便于上传/下载内容。
- shm_size：Windows 下的 Docker Desktop 默认可用内存过小，会导致运行异常，根据自己情况酌情设置。
- deploy 小节下的 gpu 相关内容，请根据您的系统和实际情况酌情设置。
docker compose -f "docker-compose.yaml" up -d
同上，根据您自己的实际情况修改对应的参数，然后运行如下命令：
docker run --rm -it --gpus=all --env=is_half=False --volume=G:\GPT-SoVITS-DockerTest\output:/workspace/output --volume=G:\GPT-SoVITS-DockerTest\logs:/workspace/logs --volume=G:\GPT-SoVITS-DockerTest\SoVITS_weights:/workspace/SoVITS_weights --workdir=/workspace -p 9880:9880 -p 9871:9871 -p 9872:9872 -p 9873:9873 -p 9874:9874 --shm-size="16G" -d breakstring/gpt-sovits:xxxxx
从 GPT-SoVITS Models 下载预训练模型，并将它们放置在 GPT_SoVITS\pretrained_models 中。
对于 UVR5（人声/伴奏分离和混响移除，附加），从 UVR5 Weights 下载模型，并将它们放置在 tools/uvr5/uvr5_weights 中。
中国地区用户可以进入以下链接并点击“下载副本”下载以上两个模型（如果下载时遇到错误，请退出登录）：
对于中文自动语音识别（附加），从 Damo ASR Model, Damo VAD Model, 和 Damo Punc Model 下载模型，并将它们放置在 tools/asr/models 中。
对于英语与日语自动语音识别（附加）,从 Faster Whisper Large V3 下载模型，并将它们放置在 tools/asr/models 中。 此外，其他模型可能具有类似效果，但占用更小的磁盘空间。
中国地区用户可以通过以下链接下载：
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Faster Whisper Large V3（点击“下载副本”，如果下载时遇到错误，请退出登录）
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Faster Whisper Large V3(Hugging Face镜像站)
文本到语音（TTS）注释 .list 文件格式：
vocal_path|speaker_name|language|text
语言字典：
- 'zh': Chinese
- 'ja': Japanese
- 'en': English
示例：
D:\GPT-SoVITS\xxx/xxx.wav|xxx|en|I like playing Genshin.
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高优先级：
- 日语和英语的本地化。
- 用户指南。
- 日语和英语数据集微调训练。
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功能:
- 零样本声音转换（5 秒）/ 少样本声音转换（1 分钟）。
- TTS 语速控制。
- 增强的 TTS 情感控制。
- 尝试将 SoVITS 令牌输入更改为词汇的概率分布。
- 改进英语和日语文本前端。
- 开发体积小和更大的 TTS 模型。
- Colab 脚本。
- 扩展训练数据集（从 2k 小时到 10k 小时）。
- 更好的 sovits 基础模型（增强的音频质量）。
- 模型混合。
使用命令行打开UVR5的WebUI
python tools/uvr5/webui.py "<infer_device>" <is_half> <webui_port_uvr5>
如果打不开浏览器，请按照下面的格式进行UVR处理，这是使用mdxnet进行音频处理的方式
python mdxnet.py --model --input_root --output_vocal --output_ins --agg_level --format --device --is_half_precision
这是使用命令行完成数据集的音频切分的方式
python audio_slicer.py \
--input_path "<path_to_original_audio_file_or_directory>" \
--output_root "<directory_where_subdivided_audio_clips_will_be_saved>" \
--threshold <volume_threshold> \
--min_length <minimum_duration_of_each_subclip> \
--min_interval <shortest_time_gap_between_adjacent_subclips>
--hop_size <step_size_for_computing_volume_curve>
这是使用命令行完成数据集ASR处理的方式（仅限中文）
python tools/asr/funasr_asr.py -i <input> -o <output>
通过Faster_Whisper进行ASR处理（除中文之外的ASR标记）
（没有进度条，GPU性能可能会导致时间延迟）
python ./tools/asr/fasterwhisper_asr.py -i <input> -o <output> -l <language>
启用自定义列表保存路径
特别感谢以下项目和贡献者：