GPT-SoVITS-WebUI

Güçlü Birkaç Örnekli Ses Dönüştürme ve Metinden Konuşmaya Web Arayüzü.

English | 中文简体 | 日本語 | 한국어 | Türkçe

Özellikler:

Sıfır Örnekli Metinden Konuşmaya: 5 saniyelik bir vokal örneği girin ve anında metinden konuşmaya dönüşümünü deneyimleyin.
Birkaç Örnekli Metinden Konuşmaya: Daha iyi ses benzerliği ve gerçekçiliği için modeli yalnızca 1 dakikalık eğitim verisiyle ince ayarlayın.
Çapraz Dil Desteği: Eğitim veri setinden farklı dillerde çıkarım, şu anda İngilizce, Japonca ve Çinceyi destekliyor.
Web Arayüzü Araçları: Entegre araçlar arasında vokal eşliğinde ayırma, otomatik eğitim seti segmentasyonu, Çince ASR ve metin etiketleme bulunur ve yeni başlayanların eğitim veri setleri ve GPT/SoVITS modelleri oluşturmalarına yardımcı olur.

Demo videomuzu buradan izleyin!

Görünmeyen konuşmacılar birkaç örnekli ince ayar demosu:

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

Kullanıcı Kılavuzu: 简体中文 | English

Kurulum

Test Edilmiş Ortamlar

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 silikon)
Python 3.9, PyTorch 2.2.2, CPU cihazları

Not: numba==0.56.4, py<3.11 gerektirir

Windows

Eğer bir Windows kullanıcısıysanız (win>=10 ile test edilmiştir), entegre paketi indirin ve go-webui.bat dosyasına çift tıklayarak GPT-SoVITS-WebUI'yi başlatın.

Linux

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

macOS

Not: Mac'lerde GPU'larla eğitilen modeller, diğer cihazlarda eğitilenlere göre önemli ölçüde daha düşük kalitede sonuç verir, bu nedenle geçici olarak CPU'lar kullanıyoruz.

xcode-select --install komutunu çalıştırarak Xcode komut satırı araçlarını yükleyin.
FFmpeg'i yüklemek için brew install ffmpeg komutunu çalıştırın.
Aşağıdaki komutları çalıştırarak programı yükleyin:

conda create -n GPTSoVits python=3.9
conda activate GPTSoVits

pip install -r requirements.txt

El ile Yükleme

Bağımlılıkları Yükleme

pip install -r requirements.txt

FFmpeg'i Yükleme

Conda Kullanıcıları

conda install ffmpeg

Ubuntu/Debian Kullanıcıları

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

Windows Kullanıcıları

ffmpeg.exe ve ffprobe.exe dosyalarını indirin ve GPT-SoVITS kök dizinine yerleştirin.

Mac Kullanıcıları

brew install ffmpeg

Docker Kullanarak

docker-compose.yaml yapılandırması

Görüntü etiketleri hakkında: Kod tabanındaki hızlı güncellemeler ve görüntüleri paketleme ve test etme işleminin yavaş olması nedeniyle, lütfen şu anda paketlenmiş en son görüntüleri kontrol etmek için Docker Hub adresini kontrol edin ve durumunuza göre seçim yapın veya alternatif olarak, kendi ihtiyaçlarınıza göre bir Dockerfile kullanarak yerel olarak oluşturun.
Ortam Değişkenleri：

is_half: Yarım hassasiyet/çift hassasiyeti kontrol eder. Bu genellikle "SSL çıkarma" adımı sırasında 4-cnhubert/5-wav32k dizinleri altındaki içeriğin doğru şekilde oluşturulmamasının nedenidir. Gerçek durumunuza göre True veya False olarak ayarlayın.

Birim Yapılandırması，Kapsayıcı içindeki uygulamanın kök dizini /workspace olarak ayarlanmıştır. Varsayılan docker-compose.yaml, içerik yükleme/indirme için bazı pratik örnekler listeler.
shm_size： Windows üzerinde Docker Desktop için varsayılan kullanılabilir bellek çok küçüktür, bu da anormal işlemlere neden olabilir. Kendi durumunuza göre ayarlayın.
Dağıtım bölümü altında, GPU ile ilgili ayarlar sisteminize ve gerçek koşullara göre dikkatlice ayarlanmalıdır.

docker compose ile çalıştırma

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

docker komutu ile çalıştırma

Yukarıdaki gibi, ilgili parametreleri gerçek durumunuza göre değiştirin, ardından aşağıdaki komutu çalıştırın:

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

Önceden Eğitilmiş Modeller

Önceden eğitilmiş modelleri GPT-SoVITS Modelleri adresinden indirin ve GPT_SoVITS/pretrained_models dizinine yerleştirin.

UVR5 (Vokal/Eşlik Ayırma ve Yankı Giderme, ayrıca) için, modelleri UVR5 Ağırlıkları adresinden indirin ve tools/uvr5/uvr5_weights dizinine yerleştirin.

Çince ASR (ayrıca) için, modelleri Damo ASR Modeli, Damo VAD Modeli, ve Damo Punc Modeli adreslerinden indirin ve tools/asr/models dizinine yerleştirin.

İngilizce veya Japonca ASR (ayrıca) için, modelleri Faster Whisper Large V3 adresinden indirin ve tools/asr/models dizinine yerleştirin. Ayrıca, diğer modeller daha küçük disk alanı kaplamasıyla benzer etkiye sahip olabilir.

Veri Seti Formatı

TTS açıklama .list dosya formatı:

vocal_path|speaker_name|language|text

Dil sözlüğü:

'zh': Çince
'ja': Japonca
'en': İngilizce

Örnek:

D:\GPT-SoVITS\xxx/xxx.wav|xxx|en|I like playing Genshin.

Yapılacaklar Listesi

Yüksek Öncelikli:
- Japonca ve İngilizceye yerelleştirme.
- Kullanıcı kılavuzu.
- Japonca ve İngilizce veri seti ince ayar eğitimi.
Özellikler:
- Sıfır örnekli ses dönüştürme (5s) / birkaç örnekli ses dönüştürme (1dk).
- Metinden konuşmaya konuşma hızı kontrolü.
- Gelişmiş metinden konuşmaya duygu kontrolü.
- SoVITS token girdilerini kelime dağarcığı olasılık dağılımına değiştirme denemesi.
- İngilizce ve Japonca metin ön ucunu iyileştirme.
- Küçük ve büyük boyutlu metinden konuşmaya modelleri geliştirme.
- Colab betikleri.
- Eğitim veri setini genişletmeyi dene (2k saat -> 10k saat).
- daha iyi sovits temel modeli (geliştirilmiş ses kalitesi)
- model karışımı

(Ekstra) Komut satırından çalıştırma yöntemi

UVR5 için Web Arayüzünü açmak için komut satırını kullanın

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

Bir tarayıcı açamıyorsanız, UVR işleme için aşağıdaki formatı izleyin,Bu ses işleme için mdxnet kullanıyor

python mdxnet.py --model --input_root --output_vocal --output_ins --agg_level --format --device --is_half_precision

Veri setinin ses segmentasyonu komut satırı kullanılarak bu şekilde yapılır

python audio_slicer.py \
    --input_path "<orijinal_ses_dosyası_veya_dizininin_yolu>" \
    --output_root "<alt_bölümlere_ayrılmış_ses_kliplerinin_kaydedileceği_dizin>" \
    --threshold <ses_eşiği> \
    --min_length <her_bir_alt_klibin_minimum_süresi> \
    --min_interval <bitişik_alt_klipler_arasındaki_en_kısa_zaman_aralığı> 
    --hop_size <ses_eğrisini_hesaplamak_için_adım_boyutu>

Veri seti ASR işleme komut satırı kullanılarak bu şekilde yapılır (Yalnızca Çince)

python tools/asr/funasr_asr.py -i <girdi> -o <çıktı>

ASR işleme Faster_Whisper aracılığıyla gerçekleştirilir (Çince dışındaki ASR işaretleme)

(İlerleme çubukları yok, GPU performansı zaman gecikmelerine neden olabilir)

python ./tools/asr/fasterwhisper_asr.py -i <girdi> -o <çıktı> -l <dil>

Özel bir liste kaydetme yolu etkinleştirildi

Katkı Verenler

Özellikle aşağıdaki projelere ve katkıda bulunanlara teşekkür ederiz:

Spaces:

AI-Hobbyist
/

Anime_GPT_Sovits

Sleeping

GPT-SoVITS-WebUI

Özellikler:

Kurulum

Test Edilmiş Ortamlar

Windows

Linux

macOS

El ile Yükleme

Bağımlılıkları Yükleme

FFmpeg'i Yükleme

Conda Kullanıcıları

Ubuntu/Debian Kullanıcıları

Windows Kullanıcıları

Mac Kullanıcıları

Docker Kullanarak

docker-compose.yaml yapılandırması

docker compose ile çalıştırma

docker komutu ile çalıştırma

Önceden Eğitilmiş Modeller

Veri Seti Formatı

Yapılacaklar Listesi

(Ekstra) Komut satırından çalıştırma yöntemi

Katkı Verenler

Teorik Araştırma

Önceden Eğitilmiş Modeller

Tahmin İçin Metin Ön Ucu

WebUI Araçları

Tüm katkıda bulunanlara çabaları için teşekkürler