整个周末都在研究，从实践的结果来看，确实不错。 用了这个项目之后，感觉之前推荐的两个...突然不香了。 先看一个对比视频来感受下： 需要下载以下内容（已打包，底部下载）： 新版整合包：so-vits-svc整合包，不用自己配置环境，大大节省了时间 UVR5：用来对音频做人声和背景拆分的软件 
项目介绍
这个项目的名字叫GPT-SoVITS，主页的一句话介绍是：
据开发者及各大博主测验，仅需提供 5 秒语音样本即可体验达到 80%~95% 像的声音克隆。若提供 1 分钟语音样本可以逼近真人的效果，且训练出高质量的 TTS 模型！1分钟的语音数据也可以用来训练一个优秀的TTS（文本到语音）模型！ （少量样本声音克隆）
目前已获得 1.4k Star，看到很多人对其评价为目前最强中文语音克隆工具。
- 零样本文本到语音（TTS）
- 少样本TTS
- 跨语言支持
- WebUI工具
具体使用步骤:
上面的准备工作完成之后，把预训练模型放在pretrained_models文件夹里面。
1、打开项目根目录，将预置克隆音频放置根目录，然后双击go-webui.bat 运行项目。（可以发现它实际上执行了Python脚本webui.py）
2、语音切割演示，将音频文件路径填入“音频自动切分输入路径”下，点击“开启语音切割”
最终的切分结果会存放在项目Output下的slicer_opt目录下（切分成了20份）
3、开始转写，将切分路径填入“中文批量离线ASR工具”输入路径下，转写结果文件会在Output下的asr_opt目录下生成
4、切换到GPT-SoVITS-TTS标签，填写模型名称（角色名），再分别填入之前生成的切分目录和转写目录路径，开启文本获取-开启SSL提取-语义Token提取（这3个步骤，一步一步来，一个完成之后再点击下一个），最后开启一键三连
然后转到“微调训练”，设置适合自己显卡的显存，“开启SoVits训练”,然后SoVits训练结束后，再“开启GPT训练”
5、选择“推理”标签栏，设置GPT和SoVits的模型，勾选“是否开启TTS推理WebUI”，等一会回自动跳转到一个新的“推理界面”
6、填写参考音频信息（音频文件、音频文本、语种）、合成音频信息（音频文本，语音），点击合成语音，最后就完成了语音转换。
总结
大概在19年左右，就看过声音克隆的项目，但是那个时候简直是.... 制作难度非常高，效果没法听，噪声和机械声啊，假得很。
随着时间的推移，AI的火爆。后来出现了很多语音类项目。 但是依然面临各种各样问题。 要么就是素材要求高，训练难度大，稳定性差，泛化差。 要么就是速度虽然很快，但是效果很拉胯。 整体来说，普通人想做出高质量的声音克隆还是不太容易。 根据GPT-SoVITS的作者介绍，他做这个项目初衷是，做一个开源的，普通人也可以玩转的声音克隆工具。 以我角度来看，他基本做到了。 这工具确实做得不错，应该是我接触到的工具里面，使用相对简单，效果最好的声音克隆工具。 这个项目可以跟一跟，已经有比较大的实用价值了。 附带一个工具，也是目前我感觉最好的提取软件了，当然也附带了模型包～
音乐去人声真是一个高频需求，之前总是在不经意间碰到索要如何制作伴奏乐的问题。以前可以用 Audition 之类的勉强解决，现如今时代变了，人工智能&大数据让这种需求变成了傻瓜式解决方案。UltimateVocalRemoverGUI是一款开源的人声分离软件，采用了最先进的音源分离模型，以去除音频文件中的人声。该安装程序大小有3.5G左右，适用于 Windows 10 或更高版本，也可以在Mac和Linux上安装并运行，但是可能会有部分功能无法使用。
UltimateVocalRemoverGUI对于电脑的配置有一定的要求，建议使用至少有 8GB 显存的 nVidia GPU，只兼容 64 位平台，转换的时间取决于硬件的性能，程序所采用的模型是计算密集型的，请谨慎行事，并在程序运行时时刻关注你的电脑，确保它不会过热。
电脑配置太低了。。。
thanks very much!