Hintergrund
在多语言语音合成场景中,传统模型往往难以保持同一音色在不同语言中的一致性,导致语音听感割裂。CosyVoice通过跨语言语音克隆技术专门优化了这一痛点。
Zentrale Lösungen
- 使用零样本生成功能: durch
inference_zero_shot
方法,只需提供3秒的参考音频,模型就能在不同语言生成中保持音色特征。from cosyvoice import CosyVoice2 cosyvoice = CosyVoice2('pretrained_models/CosyVoice2-0.5B') prompt_audio = torchaudio.load('prompt.wav')[0] cosyvoice.inference_zero_shot(text, prompt_text, prompt_audio)
- Vorgefertigte Modellunterstützung:直接使用官方提供的
CosyVoice2-0.5B
模型,该模型在多语言语料库中进行过联合训练 - 音色冻结技术: Anruf
add_zero_shot_spk
方法可保存音色特征,后续调用时无需重复加载音频
caveat
确保参考音频为16kHz采样率,建议录制清晰的环境噪音低于-60dB的干声。对于专业场景,可先用Praat等工具检查音频基频特征。
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelCosyVoice: Ali quelloffenes mehrsprachiges Klon- und GenerierungswerkzeugDie