---

1. 零样本文本到语音（TTS）： 输入 5 秒的声音样本，即刻体验文本到语音转换。

2. 少样本 TTS： 仅需 1 分钟的训练数据即可微调模型，提升声音相似度和真实感。

3. 跨语言支持： 支持与训练数据集不同语言的推理，目前支持英语、日语、韩语、粤语和中文。

4. WebUI 工具： 集成工具包括声音伴奏分离、自动训练集分割、中文自动语音识别(ASR)和文本标注，协助初学者创建训练数据集和 GPT/SoVITS 模型。

查看我们的介绍视频 demo video

未见过的说话者 few-shot 微调演示：

https://github.com/RVC-Boss/GPT-SoVITS/assets/129054828/05bee1fa-bdd8-4d85-9350-80c060ab47fb

用户手册: 简体中文 | English

中国地区的用户可点击此处使用 AutoDL 云端镜像进行体验。

• Python 3.9，PyTorch 2.0.1，CUDA 11
• Python 3.10.13，PyTorch 2.1.2，CUDA 12.3
• Python 3.9，Pytorch 2.2.2，macOS 14.4.1（Apple 芯片）
• Python 3.9，PyTorch 2.2.2，CPU 设备

注: numba==0.56.4 需要 python<3.11

如果你是 Windows 用户（已在 win>=10 上测试），可以下载整合包，解压后双击 go-webui.bat 即可启动 GPT-SoVITS-WebUI。

中国地区的用户可以在此处下载整合包。

conda create -n GPTSoVits python=3.9
conda activate GPTSoVits
bash install.sh

注：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。

1. 运行 xcode-select --install 安装 Xcode command-line tools。
2. 运行 brew install ffmpeg 安装 FFmpeg。
3. 完成上述步骤后，运行以下的命令来安装本项目：

conda create -n GPTSoVits python=3.9
conda activate GPTSoVits
pip install -r extra-req.txt --no-deps
pip install -r requirements.txt

conda install ffmpeg

sudo apt install ffmpeg
sudo apt install libsox-dev
conda install -c conda-forge 'ffmpeg<7'

下载并将 ffmpeg.exe 和 ffprobe.exe 放置在 GPT-SoVITS 根目录下。

安装 Visual Studio 2017 环境(仅限韩语 TTS)

brew install ffmpeg

pip install -r extra-req.txt --no-deps
pip install -r requirements.txt

0. image 的标签：由于代码库更新很快，镜像的打包和测试又很慢，所以请自行在 Docker Hub 查看当前打包好的最新的镜像并根据自己的情况选用，或者在本地根据您自己的需求通过 Dockerfile 进行构建。
1. 环境变量：

• is_half: 半精度/双精度控制。在进行 "SSL extracting" 步骤时如果无法正确生成 4-cnhubert/5-wav32k 目录下的内容时，一般都是它引起的，可以根据实际情况来调整为 True 或者 False。

2. Volume 设置，容器内的应用根目录设置为 /workspace。 默认的 docker-compose.yaml 中列出了一些实际的例子，便于上传/下载内容。
3. shm_size：Windows 下的 Docker Desktop 默认可用内存过小，会导致运行异常，根据自己情况酌情设置。
4. deploy 小节下的 gpu 相关内容，请根据您的系统和实际情况酌情设置。

docker compose -f "docker-compose.yaml" up -d

同上，根据您自己的实际情况修改对应的参数，然后运行如下命令：

docker run --rm -it --gpus=all --env=is_half=False --volume=G:\GPT-SoVITS-DockerTest\output:/workspace/output --volume=G:\GPT-SoVITS-DockerTest\logs:/workspace/logs --volume=G:\GPT-SoVITS-DockerTest\SoVITS_weights:/workspace/SoVITS_weights --workdir=/workspace -p 9880:9880 -p 9871:9871 -p 9872:9872 -p 9873:9873 -p 9874:9874 --shm-size="16G" -d breakstring/gpt-sovits:xxxxx

中国地区的用户可以在此处下载这些模型。

1. 从 GPT-SoVITS Models 下载预训练模型，并将其放置在 GPT_SoVITS/pretrained_models 目录中。

2. 从 G2PWModel_1.1.zip 下载模型，解压并重命名为 G2PWModel，然后将其放置在 GPT_SoVITS/text 目录中。（仅限中文 TTS）

3. 对于 UVR5（人声/伴奏分离和混响移除，额外功能），从 UVR5 Weights 下载模型，并将其放置在 tools/uvr5/uvr5_weights 目录中。

   • 如果你在 UVR5 中使用 bs_roformer 或 mel_band_roformer模型，你可以手动下载模型和相应的配置文件，并将它们放在 tools/UVR5/UVR5_weights 中。重命名模型文件和配置文件，确保除后缀外，模型和配置文件具有相同且对应的名称。此外，模型和配置文件名必须包含“roformer”，才能被识别为 roformer 类的模型。

   • 建议在模型名称和配置文件名中直接指定模型类型，例如mel_mand_roformer、bs_roformer。如果未指定，将从配置文中比对特征，以确定它是哪种类型的模型。例如，模型bs_roformer_ep_368_sdr_12.9628.ckpt 和对应的配置文件bs_roformer_ep_368_sdr_12.9628.yaml 是一对。kim_mel_band_roformer.ckpt 和 kim_mel_band_roformer.yaml 也是一对。

4. 对于中文 ASR（额外功能），从 Damo ASR Model、Damo VAD Model 和 Damo Punc Model 下载模型，并将它们放置在 tools/asr/models 目录中。

5. 对于英语或日语 ASR（额外功能），从 Faster Whisper Large V3 下载模型，并将其放置在 tools/asr/models 目录中。此外，其他模型 可能具有类似效果且占用更少的磁盘空间。

文本到语音（TTS）注释 .list 文件格式：

vocal_path|speaker_name|language|text

语言字典：

• 'zh': 中文
• 'ja': 日语
• 'en': 英语
• 'ko': 韩语
• 'yue': 粤语

示例：

D:\GPT-SoVITS\xxx/xxx.wav|xxx|zh|我爱玩原神。

双击go-webui.bat或者使用go-webui.ps1 若想使用 V1,则双击go-webui-v1.bat或者使用go-webui-v1.ps1

python webui.py <language(optional)>

若想使用 V1,则

python webui.py v1 <language(optional)>

或者在 webUI 内动态切换

1. 填入训练音频路径
2. 切割音频
3. 进行降噪(可选)
4. 进行ASR
5. 校对标注
6. 前往下一个窗口,点击训练

双击 go-webui.bat 或者使用 go-webui.ps1 ,然后在 1-GPT-SoVITS-TTS/1C-推理 中打开推理 webUI

python GPT_SoVITS/inference_webui.py <language(optional)>

或者

python webui.py

然后在 1-GPT-SoVITS-TTS/1C-推理 中打开推理 webUI

新特性:

1. 支持韩语及粤语

2. 更好的文本前端

3. 底模由 2k 小时扩展至 5k 小时

4. 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

   详见wiki

从 v1 环境迁移至 v2

1. 需要 pip 安装 requirements.txt 更新环境

2. 需要克隆 github 上的最新代码

3. 需要从huggingface 下载预训练模型文件放到 GPT_SoVITS\pretrained_models\gsv-v2final-pretrained 下

   中文额外需要下载G2PWModel_1.1.zip（下载 G2PW 模型,解压并重命名为G2PWModel,将其放到GPT_SoVITS/text目录下）

新模型特点:

1. 音色相似度更像，需要更少训练集来逼近本人（不训练直接使用底模模式下音色相似性提升更大）

2. GPT 合成更稳定，重复漏字更少，也更容易跑出丰富情感

   详见wiki

从 v2 环境迁移至 v3

1. 需要 pip 安装 requirements.txt 更新环境

2. 需要克隆 github 上的最新代码

3. 从huggingface下载这些 v3 新增预训练模型 (s1v3.ckpt, s2Gv3.pth and models--nvidia--bigvgan_v2_24khz_100band_256x folder)将他们放到GPT_SoVITS\pretrained_models目录下

   如果想用音频超分功能缓解 v3 模型生成 24k 音频觉得闷的问题，需要下载额外的模型参数，参考how to download

• 高优先级：

  • 日语和英语的本地化。
  • 用户指南。
  • 日语和英语数据集微调训练。

• 功能:

  • 零样本声音转换（5 秒）/ 少样本声音转换（1 分钟）。
  • TTS 语速控制。
  • 增强的 TTS 情感控制。
  • 尝试将 SoVITS 令牌输入更改为词汇的概率分布。
  • 改进英语和日语文本前端。
  • 开发体积小和更大的 TTS 模型。
  • Colab 脚本。
  • 扩展训练数据集（从 2k 小时到 10k 小时）。
  • 更好的 sovits 基础模型（增强的音频质量）。
  • 模型混合。

使用命令行打开 UVR5 的 WebUI

python tools/uvr5/webui.py "<infer_device>" <is_half> <webui_port_uvr5>

这是使用命令行完成数据集的音频切分的方式

python audio_slicer.py \
    --input_path "<path_to_original_audio_file_or_directory>" \
    --output_root "<directory_where_subdivided_audio_clips_will_be_saved>" \
    --threshold <volume_threshold> \
    --min_length <minimum_duration_of_each_subclip> \
    --min_interval <shortest_time_gap_between_adjacent_subclips>
    --hop_size <step_size_for_computing_volume_curve>

这是使用命令行完成数据集 ASR 处理的方式（仅限中文）

python tools/asr/funasr_asr.py -i <input> -o <output>

通过 Faster_Whisper 进行 ASR 处理（除中文之外的 ASR 标记）

（没有进度条，GPU 性能可能会导致时间延迟）

python ./tools/asr/fasterwhisper_asr.py -i <input> -o <output> -l <language> -p <precision>

启用自定义列表保存路径

特别感谢以下项目和贡献者：

• ar-vits
• SoundStorm
• vits
• TransferTTS
• contentvec
• hifi-gan
• fish-speech
• f5-TTS
• shortcut flow matching

• Chinese Speech Pretrain
• Chinese-Roberta-WWM-Ext-Large
• BigVGAN

• paddlespeech zh_normalization
• split-lang
• g2pW
• pypinyin-g2pW
• paddlespeech g2pw

• ultimatevocalremovergui
• audio-slicer
• SubFix
• FFmpeg
• gradio
• faster-whisper
• FunASR
• AP-BWE

感谢 @Naozumi520 提供粤语训练集，并在粤语相关知识方面给予指导。