今天分享一款开源的声音克隆工具，OpenVoice，尽管中文语境还是效果不太好；与11Labs相比也要差些，但是是开源里面的最强者了，功能也很强大。
项目实操地址：
https://colab.research.google.com/github/hewis123/OpenVoice/blob/main/openvoice.ipynb
项目报告地址：https://arxiv.org/pdf/2312.01479.pdf
项目code地址：https://github.com/myshell-ai/OpenVoice
一、OpenVoice的实现方法和技术细节
1、解耦语音风格控制与音色克隆：
OpenVoice将语音风格控制（如情感、口音、节奏、停顿和语调）与音色克隆分离。这种解耦允许在不依赖参考说话者风格的情况下灵活控制语音风格。
通过使用基础说话者TTS模型来控制风格参数和语言，而音色转换器则专注于将参考说话者的音色嵌入到生成的声音中。
2、基础说话者TTS模型：
这个模型可以是单说话者或多说话者模型，它允许对风格参数（如情感、口音、节奏、停顿和语调）以及语言进行控制。
输出的声音被传递给音色转换器，后者改变基础说话者的音色为参考说话者的音色。
3、音色转换器：
音色转换器包含一个编码器-解码器结构，中间有一个可逆归一化流（invertible normalizing flow）。
编码器是一个1D卷积神经网络，它接收基础说话者TTS模型输出的短时傅里叶变换频谱作为输入。
音色提取器是一个简单的2D卷积神经网络，它处理输入语音的梅尔频谱图，并输出一个特征向量，编码音色信息。
归一化流层接收编码器的输出和音色特征向量，输出一个特征表示，消除音色信息但保留所有其他风格属性。
通过反向应用归一化流层，可以将参考说话者的音色特征嵌入到特征表示中，然后解码为原始波形。
4、训练过程：
基础说话者TTS模型的训练涉及收集不同语言和口音的音频样本，并使用情绪分类标签。
音色转换器的训练目标是生成自然声音，并尽可能消除音频特征中的音色信息，同时保留其他风格属性。
5、跨语言语音克隆：
OpenVoice能够实现零样本跨语言语音克隆，即使目标语言不在训练数据集中。
这通过使用国际音标（IPA）作为音素字典来实现，它允许模型生成语言中立的表示，从而即使输入的是未见语言的语音，也能顺利处理。
6、快速推理：
OpenVoice的结构是前向的，没有自回归组件，这使得它能够实现非常快的推理速度。
二、OpenVoice在不同方面的性能和效果
1、音色克隆的准确性：
OpenVoice构建了一个测试集，其中包括来自名人、游戏角色和匿名个体的参考说话者。
无论使用哪种基础说话者和参考说话者，OpenVoice都能够准确地克隆参考说话者的音色。
这表明OpenVoice在音色克隆方面具有很高的准确性，能够生成与参考说话者音色相匹配的语音。
2、语音风格的灵活控制：
为了验证音色转换器能够保留除音色以外的所有风格和语音属性，研究者使用基础说话者模型和微软TTS（使用SSML）生成了具有多种风格（情感、口音、节奏、停顿和语调）的语音语料库。
转换到参考说话者的音色后，观察到所有风格都得到了很好的保留。在极少数情况下，情感可能会略微中性化，但可以通过调整情感嵌入向量来解决。
3、跨语言语音克隆的便捷性：
OpenVoice展示了其在未见语言上的克隆能力。即使参考说话者的语言或生成语音的语言不在MSML数据集中，模型也能够克隆参考说话者的音色并生成相应语言的语音。
这表明OpenVoice具有强大的跨语言适应性，即使在没有大量多说话者数据的情况下也能工作。
4、快速推理与低成本：
OpenVoice的前向结构使其具有高推理速度。实验显示，经过轻微优化的OpenVoice版本（包括基础说话者模型和音色转换器）能够在单个A10G GPU上实现12倍实时性能，即生成一秒语音只需要85毫秒。
通过详细的GPU使用分析，估计其性能上限大约为40倍实时，但将这一改进留给未来的工作。
5、国际音标（IPA）的重要性：
使用IPA作为音素字典对于音色转换器在跨语言语音克隆中的表现至关重要。
在训练过程中，文本首先被转换为IPA音素序列，然后每个音素由可学习向量表示。这些向量表示被编码并与流层的输出进行对比，以消除音色信息。
IPA作为一个跨语言统一的音素字典，使得流层能够生成语言中立的表示。即使输入的是未见语言的语音，模型也能够顺利处理。
最后
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