GPT-SoVITS: 一分钟语音数据训练出色TTS模型完全安装配置手册

项目基础介绍及编程语言

GPT-SoVITS 是一个基于少量样本进行高效文本转语音(TTS)训练的开源项目，特别强调即使是仅仅一分钟的语音数据也能用来训练出质量不错的TTS模型，实现快速的声音克隆（Few-shot voice cloning）。项目主要采用了Python作为开发语言，并集成了PyTorch深度学习框架，以实现其核心功能。

关键技术和框架

• PyTorch: 动态计算图机制的深度学习框架，支持高效的模型构建和训练。
• Text-to-Speech (TTS) 技术，利用神经网络模型将文本转换为自然流畅的语音。
• Few-shot Learning: 允许模型通过极少的示例进行个性化调整和优化。
• 集成工具如语音分离、训练集自动分割、中英文自动识别系统等，辅助模型训练与声音处理。

准备工作与详细安装步骤

系统要求

确保你的电脑运行的是以下测试过的环境之一：

• Python 3.9或3.10
• PyTorch 2.0或以上版本，依赖CUDA对应版本
• macOS, Linux, 或者是Windows 10 及以上

步骤一：环境搭建

1. 安装Python：确保Python 3.9或3.10已安装。可以通过命令行输入python --version来检查版本。

2. 创建虚拟环境（推荐）：

   # 对于Linux/MacOS
   python3.9 -m venv myGPTSoVITSenv
   source myGPTSoVITSenv/bin/activate
   
   # 对于Windows
   py -3.9 -m venv myGPTSoVITSenv
   myGPTSoVITSenv\Scripts\activate
   

3. 安装必要的包： 进入项目根目录后执行：

   pip install -r requirements.txt
   

步骤二：获取项目源码

• 使用Git克隆仓库：

  git clone https://github.com/RVC-Boss/GPT-SoVITS.git
  

• 或直接下载ZIP文件并解压到适合的位置。

步骤三：配置环境变量与模型权重下载

1. 环境变量设置：对于半精度/双精度控制，如有必要，在运行时通过命令行参数指定--env=is_half=True/False。

2. 预训练模型下载：

   • 对于中国用户，有特定的下载地址，需先下载至项目内的相应文件夹如GPT_SoVITS/pretrained_models。
   • 不同的语言处理模型（如G2PWModel适用于中文TTS），记得解压后更名并放置在正确位置。

步骤四：启动应用

本地运行：

• 对于集成包，Windows用户只需双击go-webui.bat或在Linux/macOS下使用对应的.sh脚本。
• 对于手动配置，运行以下命令（根据实际环境调整端口、路径等）：

  python webui.py zh  # 语言代码可根据需要更改
  

使用Docker（高级用户适用）:

1. 安装Docker。
2. 调整docker-compose.yaml中的环境变量和卷挂载点。
3. 启动容器：

   docker-compose up -d
   

步骤五：验证安装

• 访问WebUI界面，通常是在浏览器输入localhost的某个端口（如9880），根据提示上传音频样本，体验零样本TTS或少数样本微调的功能。

至此，您已经成功安装并配置了GPT-SoVITS项目，可以开始您的语音合成之旅了。