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前言

当你不满足使用别人的音色（声音特征），而想使用自己的音色创作AIGC时，可以选择这个免费工具。

比如使用自己音色去读故事，读绘本，说英语，日语，法语，德语，唱歌，念诗，自我介绍，演讲等等等等，那就需要属于自己的语音模型文件。

一般AI声音克隆工具，如EmotiVoice，FastVitsV32，GPT-SoVITS，fish-speech，可以完成个人声音模型文件生成和TTS。

很多人就卡在了个人声音模型文件生成环节，因为要录训练音频素材，去噪，切割，标注，打码，推理…………，听着都头疼，对C端用户来说还是太麻烦。

推荐

Clone-voice，是一款jianchang512开发的令人惊叹的免费开源声音克隆工具，它可以克隆出任何人的声音，而且支持中文、英文、日语和韩语四种语言。最重要的是，这款工具使用非常简便，对电脑配置要求也不高。

这是官网介绍：A sound cloning tool with a web interface, using your voice or any sound to record audio / 一个带web界面的声音克隆工具，使用你的音色或任意声音来录制音频，将一段文字合成为使用该音色说话的声音，或者将一个声音使用该音色转换为另一个声音。

操作简单

1. 打开https://github.com/jianchang512/clone-voice/releases下载页面，下载预编译版主文件(1.7G) 和 模型(3G)
2. 下载后解压到某处，比如 E:/clone-voice 下
3. 双击 app.exe ，等待自动打开web窗口，请仔细阅读cmd窗口的文字提示,如有错误，均会在此显示
4. 模型下载后在该项目根目录下的tts文件夹内解压，将压缩包内的文件夹复制到 tts 文件夹内，解压后该tts文件夹内会新增3个文件夹，分别是
   tts_models--multilingual--multi-dataset--xtts_v2
   voice_conversion_models--multilingual--vctk--freevc24
   wavlm
5. 转换操作步骤
6. 选择【文字->声音】按钮，在文本框中输入文字、或点击导入srt字幕文件，然后点击“立即开始”。
7. 选择【声音->声音】按钮，点击或拖拽要转换的音频文件(mp3/wav/flac)，然后从“要使用的声音文件”下拉框中选择要克隆的音色，如果没有满意的，也可以点击“本地上传”按钮，选择已录制好的5-20s的wav/mp3/flac声音文件。或者点击“开始录制”按钮，在线录制你自己的声音5-20s，录制完成点击使用。然后点击“立即开始”按钮
8. 如果机器拥有N卡GPU，并正确配置了CUDA环境，将自动使用CUDA加速

下载地址

项目地址：
https://github.com/jianchang512/clone-voice

Win软件包下载地址：

下载链接: https://pan.baidu.com/s/1YpvBYmKcogi1eA04FNjU3Q?pwd=9sye
GitHub download： https://github.com/jianchang512/clone-voice/releases/download/v0./clone-voice-v0..7z

大模型文件下载地址：

https://pan.baidu.com/s/1CBnPmNElB3LHG7r_McAIwQ?pwd=61jc

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Linux Mac Window源码部署

有实力的同学可以源码部署，不限平台

源码版需要在 .env 中 HTTP_PROXY=设置代理(比如http://:)，要从 https://huggingface.co https://github.com 下载模型，而这个网址国内无法访问，必须保证代理稳定可靠，否则大模型下载可能中途失败

0. 要求 python ->, 并且提前安装好 git-cmd 工具，下载地址
1. 创建空目录，比如 E:/clone-voice, 在这个目录下打开 cmd 窗口，方法是地址栏中输入 cmd, 然后回车。 使用git拉取源码到当前目录 git clone git@github.com:jianchang512/clone-voice.git .
2. 创建虚拟环境 python -m venv venv
3. 激活环境，win下 E:/clone-voice/venv/scripts/activate，
4. 安装依赖: pip install -r requirements.txt --no-deps, windows 和 linux 如果要启用cuda加速，继续执行 pip uninstall -y torch 卸载，然后执行pip install torch torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121。(必须有N卡并且配置好CUDA环境)
5. win下解压 ffmpeg.7z，将其中的ffmpeg.exe和app.py在同一目录下, linux和mac 到 ffmpeg官网下载对应版本ffmpeg，解压其中的ffmpeg程序到根目录下，必须将可执行二进制文件 ffmpeg 和app.py放在同一目录下。
6. 首先运行 python code_dev.py ，在提示同意协议时，输入 y，然后等待模型下载完毕。
7. 下载模型需要挂全局代理，模型非常大，如果代理不够稳定可靠，可能会遇到很多错误，大部分的错误均是代理问题导致。
8. 如果显示下载多个模型均成功了，但最后还是提示“Downloading WavLM model”错误，则需要修改库包文件 \venv\Lib\site-packages\aiohttp\client.py, 在大约行附近，if proxy is not None: 上面一行添加你的代理地址，比如 proxy=&#;http://:&#;.
9. 下载完毕后，再启动 python app.py
10. 【训练说明】 如果想训练，执行 python train.py, 训练参数在 param.json中调整，调整后重新执行训练脚本python train.py
11. 每次启动都会连接墙外检测或更新模型，请耐心等待。如果不想每次启动都检测或更新，需手动修改依赖包下文件，打开 \venv\Lib\site-packages\TTS\utils\manage.py ,大约 行附近，def download_model 方法中，注释掉如下代码

if md5sum is not None:
	md5sum_file = os.path.join(output_path, &#;hash.md5&#;)
	if os.path.isfile(md5sum_file):
	    with open(md5sum_file, mode=&#;r&#;) as f:
		if not f.read() == md5sum:
		    print(f&#; > {model_name} has been updated, clearing model cache...&#;)
		    self.create_dir_and_download_model(model_name, model_item, output_path)
		else:
		    print(f&#; > {model_name} is already downloaded.&#;)
	else:
	    print(f&#; > {model_name} has been updated, clearing model cache...&#;)
	    self.create_dir_and_download_model(model_name, model_item, output_path)

9. 源码版启动时可能频繁遇到错误，基本都是代理问题导致无法从墙外下载模型或下载中断不完整。建议使用稳定的代理，全局开启。如果始终无法完整下载，建议使用预编译版。

也有付费的同类产品，也可以关注：
https://www.clonevoice.net/。

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