聲音克隆與語音合成的結合，是近年來生成式AI在多模態方向上的重要落地場景之一。隨著預訓練模型能力的增強，結合語音識別、音素映射與TTS合成的端到端系統成為初學者可以上手實踐的全流程方案。

圍繞 GPT-SoVITS-v4-TTS 模塊，介紹了其在整合包中的操作方式和各階段工具使用流程。從前置數據處理、模型訓練到最終的音頻生成，逐步拆解系統內部邏輯與交互方式，為理解該類系統架構提供直觀路徑。

操作使用

進入軟件后在 整合包 里可以直接搜索 GPT-SoVITS-v4-TTS 進入該模塊。

點擊【下載選項卡】可獲取完整項目整合包的下載地址，或直接使用下方鏈接下載。將文件保存至項目目錄下后，點擊解壓按鈕，等待解壓完成即可開始使用。

-	說明
源碼使用教程	基于GPT-SoVITS-v4-TTS的音頻文本推理，流式生成
整合包下載地址	基于GPT-SoVITS-v4-TTS的聲音克隆項目整合包

項目腳本配置

這些腳本通過 Gradio 提供可視化界面，分別對應 GPT-SoVITS 項目從數據準備、預處理、訓練到推理的各個階段。使用者只需按需點擊對應的 .bat 文件，即可啟動相關功能模塊，無需手動輸入復雜命令，適合初學者快速上手和部署測試。

腳本名稱	功能說明
01.獲取和處理訓練數據.bat	啟動數據預處理模塊，包括語音采樣整理、標注轉換等
02.文字轉音素預處理.bat	啟動文本轉音素工具，用于生成訓練所需的音素數據
03.啟動預訓練管理器（可選）.bat	啟動預訓練參數管理界面，可查看或加載預訓練模型（非必選）
04.啟動訓練任務.bat	啟動訓練控制臺，執行模型訓練流程
05.啟動推理功能模塊（TTS、克隆音頻）.bat	啟動推理服務，提供基于 Gradio 的 TTS 與音頻克隆在線體驗界面

應用示例

前置數據集獲取工具

在正式開始音頻克隆前，需要先準備一系列工具來獲取和處理數據。

原生和背景分離 UVR5

使用UVR5工具對音頻進行人聲和背景音樂分離，確保后續處理的音頻質量。操作界面非常直觀，初學者只需導入原始音頻文件，選擇對應模型，點擊開始即可分離出干凈的人聲文件。

語音切分工具

將分離后的人聲音頻進一步切分為適合處理的小段。

將分離后的人聲音頻進一步切分為適合處理的小段。輸入路徑選擇UVR5處理后的音頻文件夾，輸出路徑按照角色建立子文件夾，例如：output/角色名/slicer_opt。

切分工具會自動按語音停頓和靜默間隔切分，降低后續處理難度。

語音降噪工具

切分后的語音片段可能存在背景噪聲，降噪工具可有效提升音質。輸入路徑為切分后的文件夾路徑（如output/角色名/slicer_opt），輸出路徑建議新建子文件夾（如output/角色名/denoise_opt）。

降噪完成后，語音文件清晰度和質量顯著提高，便于后續ASR語音識別。

中文批量離線ASR工具

通過中文批量ASR工具自動識別音頻對應的文本內容。輸入路徑選擇降噪后的音頻文件夾（如output/角色名/denoise_opt），輸出路徑指定為新子文件夾（如output/角色名/asr_opt）。

工具會自動生成音頻片段對應的文本識別結果，并生成一個slicer_opt.list文件，便于后續文本校對。

語音文本校對標注工具

ASR識別結果可能存在錯誤，若對精度要求較高，則可手動使用該工具進行逐條文本校對和修正，提升克隆語音的準確性。

GPT-SoVITS-TTS

完成數據準備后，進入模型訓練和語音合成階段。

項目設置

在GPT-SoVITS工具界面設置模型訓練項目的名稱，便于后續區分和管理。

選擇前面已經ASR識別并校對好的文本標記文件，作為訓練數據的基礎。

數據格式化

在項目設置完成后，依次執行數據格式化操作，可以直接使用工具中的“一鍵三連”功能快速完成，包括數據的預處理、格式檢查和必要的文件生成。該過程通常比較穩定，不易出現問題。

微調訓練

啟動SoVITS模型訓練，過程中實時觀察訓練日志。訓練完成后，模型文件會自動存放在GPT_weights目錄下，后續用于生成音頻。

啟動GPT模型訓練，同樣實時觀察訓練進度。訓練成功后，生成的GPT模型文件也會位于GPT_weights目錄。

這兩個步驟的完成對最終克隆效果非常關鍵，確保兩者訓練充分后再進行推理測試。

TTS-for-GPT-soVITS

模型管理

在TTS-for-GPT-soVITS目錄中運行啟動模型管理界面.bat文件，進入界面后點擊"掃描"按鈕，系統將顯示當前用于生成音頻的模型及其相關配置信息。

項目的角色配置文件位于根目錄下的 trained/character_info.json，您可以在其中添加下拉菜單的角色名稱選項，其中 default 字段用于指定默認選中的模型。

{"deflaut_character": "胡桃(測試)","characters_and_emotions": {"胡桃(測試)": ["default"],"xxxxx": ["default"],}
}

需要確保 key 值與當前目錄下的文件夾名稱完全匹配。

請將 GPT_weights 和 SoVITS_weights 的模型文件加載至此處。

復制兩份切片樣本音頻文件至當前目錄，以音頻文字內容作為文件名。隨后打開 infer_config.json 文件，參照示例配置模型參數及樣本文件路徑。

您還可以通過WebUI界面進行操作，只需確保模型和信息保持一致即可。

啟動后端服務

成功啟動后，系統將顯示接口地址提示信息。請保持當前啟動窗口處于開啟狀態。

ver instead.* Running on all addresses (0.0.0.0)* Running on http://127.0.0.1:5000* Running on http://172.19.0.1:5000
INFO:werkzeug:Press CTRL+C to quit

啟動前端合成程序

系統啟動后，用戶可立即進行音頻合成操作，該功能同時支持流式處理和文件合成兩種模式。

開發與應用

軟件使用以及綜合參考資料內容可以查閱

文章鏈接	內容描述
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