智能ai语音合成软件,ai语音生成器
人工智能中的汉语语音克隆和语音合成。baby sor/mock bird项目源代码在github 3354上的功能实现第一次独立实现一项技术，然后在github上搜索相关代码，按照ReadMe.md教学文档重现项目的功能实现。目前没有涉及训练数据集的部分功能，但接受了作者的建议，使用了他人训练的模型。虽然最后的结果不尽如人意，但很庆幸能够独立重现部分功能，从最后的结果中也能略微感受到这项技术的强大。在实施的过程中，积累了一些经验，故在此记载历史。
文末附上调试后的项目源代码。项目环境准备好之后，您可以下载并解压缩它，然后运行它。亲测是有效的。项目地址：https://github.com/babysor/MockingBird
先找到项目的项目准备部分：
首先，在anaconda上创建一个新环境，并在这个环境中安装相应的包。打开Anaconda提示符，输入conda create-n voice _ clone python=3.9-n解释环境名称。后面的voice _ clone可以改成你想要的名字。后面的python=3.9指定python的版本是3.9。安装文档说需要3.7以上，3.9安装pytorch没有问题，那就安装Python版。
输入y，然后输入。(y表示是，表示您同意安装)
环境已成功创建。您可以使用conda env list来查看安装的环境。
安装PyTorch来激活刚刚创建的环境。输入activate voice_clone进入新建环境。接下来，安装PyTorch
我直接复制了推荐版本的安装代码，安装在voice_clone环境下。
在显示了需要安装的内容之后，我们输入Y来安装它。
成功安装后进入pip列表，查看是否有pytorch相关的包。
安装ffmpeg。下一步安装ffmpeg，因为之前已经安装在电脑上了，就不演示了。如有必要，可以查看相关教程进行安装。
下载该项目的源代码。以上操作完成后，就可以在GitHub上下载源代码了。
源代码：https://github.com/babysor/MockingBird
进入后将源代码压缩包下载到本地，解压后用pycharm打开。
在Pycharm中设置项目的解释器。pycharm中的项目解释器使用我们新建的环境voice_clone中安装的python解释器。
进入设置界面后，我们会在当前项目中添加一个新的解释器，操作如下图所示。
如下图，点击OK，这样项目的解释器就设置好了。
设置完成后，您还可以在该界面中查看当前解释器环境中已安装的软件包。在requirement.txt中添加包后，可以在这里检查安装是否成功。
另一种查看方式是进入pycharm底部的终端，进入pip list，也可以查看。
在终端中输入pip install -r requirements.txt，安装终端安装requirements.txt中需要的软件包。
使用相同的方法安装pip install webrtcvad-wheels
至此，项目所需的环境已经基本安装完毕，接下来就是研究源代码、修改参数、运行代码、测试功能的故事了。
在《快速入门》这个项目中，作者给出了两种方案，一种是训练自己的合成器模型，另一种是使用别人训练的合成器模型。这里因为时间有限，选择了别人训练的合成器模型进行功能再现。
下载合成器模型文件。作者给出三款供你下载使用。我下载了第一个和第三个模型。
下载的第一个是一个my_run.pt文件，第三个是三个合成器的模型文件。先下载，保存，放到项目里。
旧合成器网络磁盘链接：
链接：https://pan.baidu.com/s/12fSaYv5qEn59IkKGEbIU1A
提货代码：kxzz
最新的合成器模型可以从GitHub项目下面的说明中下载(新模型已经更新)。
修改项目文件，检查编码器、合成器、声码器三个目录下是否有saved_models目录。saved_models是存储合成器模型的地方。如果没有saved_models目录，可以自己创建一个。否则，如果缺少它，在运行demo_toolbox.py时会出现错误，错误报告如下：
我下载的源代码中合成器目录下没有saved_models目录，我自己创建了一个。
然后将下载的第一个合成器型号my_run.pt复制到合成器目录下的saved_models目录下。
此时再次运行demo_toolbox.py文件，运行成功，弹出操作的小界面。
至此，项目文件的修改完成。(直接使用别人训练的合成器模型，不需要修改源代码中的任何参数)
准备wav音频文件，尝试合成克隆语音。该项目似乎不支持MP3文件，但它支持wav音频文件。在本地导入MP3文件会出现错误：
所以我们需要先把自己的MP3文件转换成wav文件，百度搜索在线 MP3转wav转换。
网站：https://www.aconvert.com/cn/audio/wav-to-mp3/
点击Rrowse(打开本地)将wav格式的音频文件导入本地。
该模型可以选择下列图形的组合
然后，执行语音合成。
错误显示点击作文后可能会出现错误，说是内存不足。
可以参考作者给出的解决方案来修改调整Batch_size。(所谓批次，就是每次送入网络进行训练的一部分数据，批次大小就是每批训练样本的数量)
程序终止后，重新运行demo_toolbox.py，然后从本地重新导入文件，重新合成。
结果，一个可能的错误又出现了：
先结束流程，然后可以参考。
https://github.com/babysor/MockingBird/issues/37
是关于修改synthesizer/utils/symbols.py中的一行代码：
更改后运行，重新运行demo_toolbox.py，然后从本地重新导入文件，重新合成。
如果尝试了return方法后还是得到类似的错误，可以说style的值要翻上来(原理还不清楚)。
运行后应该没有错误。
手动分割线。
以上内容写于10月24日。当时就想把这个项目再重现一遍。结果发现没看懂，因为合成效果一直很差。下载的源代码和10月20日下载的上一个项目的源代码有一些改动，从界面上也能看出来。
这是10月20日下载的版本的调试界面。所以为了弥补这次翻车，我把之前调试好的源代码分享在这里，供大家下载播放。链接：https://pan.baidu.com/s/14lafr_3aa7AiLKnjyEjv5Q
下载解压后。(首先应该配置环境。)直接运行提取码：文件，点击demo_toolbox.py上传本地wav格式音频文件。
合成语音前，最好先勾选Browse(打开本地)(这样会更清楚)，然后点击Enhance vocoder output进行合成。
合成小技巧：每次合成语音都可以点击Synthersize and vocoder，观看输出波形。如果输出波形看起来都是连在一起的，大概率合成的效果不好，那么可以加大Synthersize only的值来试试。
当观察到输出波形如下图所示，两个字之间有明显的空隙时，那么你可以点击Style合成当前波形。
好了，分享到这里，Vocode only。
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