Llasa-3B的语音克隆功能通过以下机制实现：
- 样本准备：需要提供约15秒的目标说话人音频样本，该样本应该是清晰的单声道16kHz WAV格式文件。
- 声音特征提取：系统使用XCodec2编码器将音频样本转换为模型可以理解的代码书序列。这个过程会提取说话人的音色、语调等声音特征。
- 特征注入：在进行文本转语音时，将预先提取的声音特征代码作为前缀添加到生成序列中，引导模型按照目标说话人的声音特征进行合成。
- 联合生成：模型会综合输入的文本内容和声音特征提示，生成既包含正确文字内容又具备目标音色的语音输出。
使用语音克隆功能需要做的准备工作包括：
- 确保源音频质量良好，无明显噪声
- 音频长度适中（10-30秒）
- 音频格式正确（16kHz单声道WAV）
- 安装所有必需的依赖包，特别是XCodec2模型
- 有足够的GPU资源进行模型推理
值得注意的是，克隆效果会因样本质量、说话人特征复杂度等因素而有所不同。
Essa resposta foi extraída do artigoLlasa 1~8B: um modelo de conversão de texto em fala de código aberto para geração e clonagem de fala de alta qualidadeO
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