语音克隆项目GPT-Sovits发布了V2版本，在早些时候做了V1版本的整合包，但是那个版本的整合包操作比较麻烦，上手难度高。正好趁着V2，一起更新了。
【GPT-SovitsV2,支持多语种,多音字优化,更好的音色,ZeroShot（WIN/MAC）】 https://www.bilibili.com/video/BV12MW2e4Ebx/?share_source=copy_web&vd_source=09316244e4ff3a9793930d67cf748288
更新内容
V2版本相对于V1版本更新了以下内容：
- 支持韩语及粤语，现在可5语种之间互相跨语种合成（跨语种合成，指训练集、参考音频语种和需要合成的语种不同）
- 更好的文本前端，持续迭代更新。v2中英文加入了多音字优化。
- 底模由2k小时扩展至5k小时，zero shot性能更好音色更像
- 对低音质参考音频（尤其是来源于网络的高频严重缺失、听着很闷的音频）合成出来音质更好
使用方法
其实跟V1版本的操作差不多，这里再重新介绍下。
主要分两大部分：数据集整理、模型训练与推理。
音频处理
UVR5人声伴奏分离
可选步骤，当音频有混响、伴奏等嘈杂的背景音，可以使用UVR5进行分离。
点击开启UVR5-WebUI
进入UVR5主界面
选择模型
模型分为三类：
1、保留人声：不带和声的音频选这个，对主人声保留比HP5更好。内置HP2和HP3两个模型，HP3可能轻微漏伴奏但对主人声保留比HP2稍微好一丁点；
2、仅保留主人声：带和声的音频选这个，对主人声可能有削弱。内置HP5一个模型；
3、去混响、去延迟模型（by FoxJoy）：
(1)MDX-Net(onnx_dereverb):对于双通道混响是最好的选择，不能去除单通道混响；
(234)DeEcho:去除延迟效果。Aggressive 比 Normal 去除得更彻底，DeReverb 额外去除混响，可去除单声道混响，但是对高频重的板式混响去不干净。
去混响/去延迟，附：
1、DeEcho-DeReverb模型的耗时是另外2个DeEcho模型的接近2倍；
2、MDX-Net-Dereverb模型挺慢的；
3、个人推荐的最干净的配置是先MDX-Net再DeEcho-Aggressive。
上传需要处理的音频或者是文件夹，导出格式选择wav，点击转换。
输出的文件在output/uvr5_opt
语音切分
必选步骤，将长音频进行切分处理
这一栏填入文件夹路径或者文件路径
举例：
Windows:
D:\RVC1006\xxx
Mac:
/Users/ccmahua/Downloads/DOC/Sound
Mac上获取路径的方式
将文件夹拖入终端
路径就会在终端内显示，将这个路径复制到GPT-Sovits中即可。
然后点击开启语音切割，输出目录可以不用改，默认的即可
等待切割结束
语音降噪
可选步骤，对切分好的音频进行降噪
默认的输入路径是刚才的切分文件夹目录，点击开启语音降噪
降噪需耐心等待一段时间
降噪完成
批量ASR
必选步骤,根据你处理的音频选择对应的asr处理方式。
默认是降噪输出的文件夹路径，如果你没执行降噪步骤，自行修改。
这里默认是中文的语种。
如果是其他语言，可设置ASR 模型为Faster Whisper
语言设置选择auto或者是其他的语言。（支持中、英、日、韩、粤）
设置后点击开启离线批量ASR
处理完成
语音文本校对
这一步比较费时间，如果不追求极致效果，可以忽略这一步。
红框区域是根据音频生成对应的文字。黄框区域是对应的音频。这一步要做的是试听，然后根据音频来修改前面的文字和断句。
比如我们根据音频在句子中增加，来断句。
修改前：
修改后：
修改完后需要点击Submit Text和Save File来保存。
如果你的音频文件很长，你需要进行翻页操作对每句话进行校对，Previous Index 和 Next Index是上一页和下一页。
当你校对完成后，记得保存，随后关闭这个页面就可以了。回到主界面，关闭勾选。
数据集处理
点击GPT-SoVITS-TTS进入TTS界面。
需要对模型的名称进行命名，默认是xxx，尽量避免中文命名(有可能会有些问题)
其他选项无需设置，保持默认的即可
选择训练格式化工具这一栏。在训练模型前需要对数据集进行处理。
点击一键三连
其他开启文本获取、开启ssl提取、开启语义token提取选项不用执行。一键三连会自动执行上述步骤。
处理完成
打开输出文件夹
可以看到会生成对应名称的文件夹
里面是一些数据集和其他配置文件
模型训练
接着进入训练模型的环节，点击微调训练
这里会看到两个训练，先点开启SoVITS训练，训练完后再点开启GPT训练，不可以一起训练（除非你有两张卡）！如果中途中断了，直接再点开始训练就好了，会从最近的保存点开始训练。
batch_size和总训练轮数这两个参数根据电脑配置来自行调整。训练轮数尽量别太高。其他选项为默认。
关于MAC上训练，需要注意的是用的是cpu，这里引用下官方的话。
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。
两个训练都完成后我们可以去模型文件夹确认下。两个训练生成的模型分别在整合包路径下/GPT_weights_v2 和 整合包路径下/SoVITS_weights_v2文件夹内。
推理
点击推理
点击刷新模型路径
在左侧模型列表中选择你刚才训练好的模型
**e代表轮数，s代表步数。**不是轮数越高越好，这里我选择了e15进行推理。如果你选择轮数推理后的音频效果不理想，可以选择更高轮数的模型。
点击开启推理webui，进入推理界面。
确认下模型是否跟刚才选的一样。
然后上传一段参考音频，建议是数据集中的音频。最好5秒。参考音频很重要！会学习语速和语气，请认真选择。
这里我选择的是降噪切分后的音频。
参考音频的文本是参考音频说什么就填什么，语种也要对应。
填入需要合成的文本，点击合成语音。
最后生成的音频
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到这里我们就训练好了一个模型，并且可以用它生成任意音频。
整合包获取
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关注公众号,发送【GPT-SovitsV2】关键字获取整合包。
如果发了关键词没回复你！记得看下复制的时候是不是把空格给粘贴进去了！
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常见问题：
如何训练第二个模型？
将以下几个路径下的文件移走或者删除。否则第二次训练的时候会造成数据混淆。
标注文件夹整合包路径下/output/asr_opt
噪音音频切分文件夹整合包路径下/output/denoise_opt
音频切分文件夹整合包路径下/output/slicer_opt
如果你第二次不修改模型名字，那你需要将整合包路径下/logs/文件夹内的模型同名文件夹移走或删除。也可以直接修改模型名字。
如何分享我训练的模型？
将下面这两个路径下的文件粘贴到别人的同样的目录下即可。
整合包路径下/SoVITS_weightsV2
整合包路径下/GPT_weightsV2
怎么样才算训练好一个模型？
这个问题其实没有一个准确答案，模型的训练取决于你的数据集质量、时长，轮数，等因素。每次训练完成后听下看看是否满足你的心里预期。如果你的模型推理出来的效果一直不理想，你应该重点关注下你的数据集是否有问题。
最后感谢阳光老师提供的音频素材。
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