【免费下载】 GPT-SoVITS项目重大更新全解析：从语音合成到多语言支持的技术演进

项目概述

GPT-SoVITS是一个先进的语音合成与转换系统，集成了GPT模型与SoVITS技术，能够实现高质量的语音合成、语音转换以及多语言混合处理。该系统不断迭代更新，在语音质量、训练效率和多语言支持等方面持续优化。

2024年1月更新亮点

核心功能增强

1. 网络共享功能：新增is_share配置项，支持在云端环境(如Colab)中将WebUI映射到公网，极大方便了远程使用场景。

2. 多语言支持：

   • 新增英文系统翻译支持
   • 测试验证了英语和日语训练的原生支持
   • 日语训练要求根目录不含非英文字符

3. 自动模型检测：cmd-asr模块现在能自动检测FunASR模型是否存在，若未找到则自动从ModelScope下载，简化了部署流程。

训练稳定性改进

• 修复了SoVITS训练中的ZeroDivisionError问题，通过过滤零长度样本等方式提高训练稳定性
• 解决了Hubert特征提取导致的NaN错误问题
• 优化了GPU精度设置，对16系列等不支持半精度的GPU自动切换为单精度训练

用户体验优化

• 清理了TEMP文件夹中的缓存音频文件
• 大幅减少了合成音频包含参考音频结尾的问题
• 改进了音频路径检查机制，提供更友好的错误提示
• 新增推理WebUI中的快速模型切换功能

2024年2月重大更新

多语言混合处理

1. 文本处理能力：

   • 新增中英混合、日英混合输出文本支持
   • 增加可选的文本分段模式
   • 优化中英文标点处理，添加句子首尾标点
   • 支持按标点进行文本分割

2. 前端优化：

   • 替换jieba为jieba_fast提升中文分词效率
   • 优化英文文本前端处理
   • 修复数字读法转换为汉字的问题

训练与推理改进

• 设置参考音频长度限制，排除不合理长度的音频
• 修复GPT训练不保存检查点的问题
• 支持Mac平台上的训练和推理
• 对不支持半精度的GPU强制使用单精度推理

错误修复与稳定性

• 自动移除路径相关输入中的双引号，防止新手用户错误
• 修复UVR5读取格式错误导致的分离失败问题
• 支持自动分段和语言识别混合中-日-英文本

2024年3-5月技术突破

性能优化

1. 推理加速：通过PR 672实现了50%的推理速度提升（在RTX3090 + PyTorch 2.2.1环境下测试）

2. 资源管理：

   • 优化GPU识别逻辑
   • 为Faster Whisper添加CPU自动回退功能
   • 修复Mac平台CPU推理问题

核心功能增强

• 新增无参考文本模式支持
• 优化API格式
• 修复Hubert特征提取中的关键bug
• 修复SoVITS训练中未冻结VQ导致的质量下降问题
• 新增快速推理分支

2024年6月重要更新

文本处理优化

• 改进纯标点和多标点文本输入的处理逻辑
• 修复WebUI中GPT微调不读取中文输入BERT特征的问题 注意：若之前使用大量数据微调过模型，建议重新微调以提高质量

UVR5改进

• 修复MDXNet去混响的CMD格式问题，支持含空格的路径
• 优化UVR5进度条逻辑

2024年7月技术进展

性能与稳定性

• 修复CPU推理中默认批次大小的小数问题
• 优化多GPU训练的多进程保存逻辑
• 验证并合并快速推理代码到主分支

新功能

• 支持语音合成语速调整
• 实现在调整语速时冻结随机性

2024年8月重大升级

语音分离增强

• 新增BS RoFormer人声伴奏分离模型支持
• 启用FP16推理加速
• 添加Mel Band RoFormer模型用于人声与乐器分离

中文文本处理

• 支持多音字处理(v2版本)
• 新增量词支持
• 支持算术和基本数学公式
• 修复混合文本错误

多语言支持

• 添加粤语ASR支持
• 支持GPT-SoVITS v2版本
• 优化韩语/日语处理，解决非英文目录问题

2025年2月v3版本革新

模型架构升级

• 推出GPT-SoVITS v3模型
  • 微调需要14GB显存
  • 通过梯度检查点优化后降至12GB显存
  • 支持LoRA训练(仅需8GB显存且效果优于全参数微调)

多语言处理突破

• 优化多语言混合文本分割策略
  • 新增split-lang语言分割工具
  • 改进数字和英文处理逻辑
  • 支持SSML标签优化数字、电话号码、日期和时间表达

音频质量提升

• 新增24K到48K音频超分辨率模型
  • 解决v3模型生成24K音频时的闷响问题
  • 显著提升输出音频质量

技术总结与展望

GPT-SoVITS项目通过持续迭代，在语音合成质量、多语言支持、训练效率和用户体验等方面取得了显著进展。从最初的单语言支持到现在的多语言混合处理，从基础功能到v3版本的重大架构升级，该项目展现了强大的技术生命力和创新潜力。

未来，项目团队将继续验证快速推理分支的变更一致性，并有望在更多语言支持、更低资源消耗和更高音质方面取得突破。对于语音技术开发者和研究者而言，GPT-SoVITS无疑是一个值得关注和深入探索的技术平台。