GPT-SoVITS是一款创新的声音克隆工具，它在很短的时间内就能克隆出别人的声音，并且所需的素材量极少。与此前的SoVITS相比，GPT-SoVITS只需要1分钟的音源就可以实现高质量的声音克隆，而原先的SoVITS则需要半个小时以上的干声音。
功能亮点：
零次TTS： 用户仅需输入一段5秒的语音样本，GPT-SoVITS-WebUI就能立即将其转换为文本，实现即时的语音到文本转换。少次TTS： 通过对模型进行微调，即使是1分钟的训练数据也能显著提升语音的相似度和真实感，这对个性化语音合成非常关键。跨语言支持： GPT-SoVITS-WebUI能够处理与训练数据集不同语言的语音，目前支持英语、日语和中文，大大拓宽了应用范围。WebUI集成： 集成了多种AI工具，包括语音伴奏分离、自动训练集分割、中文自动语音识别(ASR)和文本标注，方便用户创建训练数据集和GPT/SoVITS模型。
下载安装：
下载一键启动整合包 下载地址： https://www.kjvhh.com/gpt-sovits.html，请在此页面上方链接点击下载！解压压缩包 解压后的路径最好不要包含中文。解压完成后，如下图所示，双击go-webui.bat文件运行。 
使用教程
01 前置数据集获取
1、人声提取： 选择 "0a-UVR5人声伴奏分离&去混响去延迟工具" 页签。我们需要勾选 "是否开启UVR5-WebUI" 来提取声音，制作干声。 
稍等一下，会打开一个新的WebUI界面。
我们将在这个界面内完成提取干声的操作。将准备的音频或者视频文件拖放到左下角的框框内。
选择处理的模型。不带和声的音频选HP2，带和声的音频选HP5，然后点击 "转换"。
转换成功后，你可以在整合包\output路径下的uvr5输出目录中找到转换结果。
2、音频切分： 关闭 "是否开启UVR5-WebUI"，以释放显存。删除刚刚音频分离路径下的背景声音，并将路径复制到下面的输入框里。
选择 "0b-语音切分工具" 页签。点击 "开始语音切割"。
完成后，你可以在\output\slicer_opt路径下看到切割后的所有音频文件。
3、语音文本识别： 选择 "0c-中文批量离线ASR工具" 页签，将刚刚的分类目录路径复制到下面ASR中。点击 "开启离线批量ASR"。
完成后，识别结果会保存在\output\asr_opt目录下。
点击 "是否开启打标WebUI"，系统会提示打标工具已开启。稍等一会儿，会弹出新的WebUI窗口，这就是标注工具的WebUI界面。
在这个界面里面进行文本校对，修改标点符号与停顿一致。如果听不清，有杂音，语速乱的，建议删除。或者回去进行音源调整。
删除方式是先勾选，然后点击 "删除"。一定要点 "上一页" 和 "下一页" 查看全部的，以免漏下。校对无误后点击保存，提交文本。
数据会保存到slicer_opt.list中。至此，我们已经完成了前置获取数据集的工作。
02 训练模型
1、训练集格式化： 点击 "1A-训练集格式化工具"，进入训练集格式化界面。填写训练的模型名称，填写上面数据集的list目录和音频切分的目录。点击下面按钮 "开启一键三连"。
一键三连顺利结束后，我们会在\logs\buyansu（你设置的模型名）文件下看见23456。这里就得到了后面需要训练的特征缓存文件。
我们需要开启两个微调子模型的训练，参数默认即可。推荐使用20系以上的N卡，8G以上的显存。如果显存不够，可以降低batch_size的数值。
然后依次点击 "开始SoVITS训练" 和 "开始GPT训练"。VITS训练需要一些时间，请耐心等待。
训练完成后，微调模型就已经准备好了。
03 声音合成
推理： 点击 "1C-推理" 页签，进入推理界面。首先我们点击 "刷新模型路径按钮"，将刚刚训练的子模型拉取进来。 
然后点击 "是否开启TTS推理WebUI" 按钮，即可开启推理。稍作等待，会弹出推理WebUI界面。
推理前我们需要给它一个目标音色参考音频，可以在之前切分的路径下取一个音频。我们将音频和文字，还有语音填入推理界面相应的位置。
然后将我们想说的文本，填写到下面。并且选择一种切分方式，或者自己手动切分。
最后点击 "合成语音"。输出完成后可以试听一下效果：
到此，推理部分完。我们现在已经获得了一个训练完成的TTS模型。可以在推理界面输入任何文本，让其进行朗读。
后续的变声部分还在更新当中。
结语：
GPT-SoVITS-WebUI凭借其强大的功能和易用性，为语音技术的爱好者和开发者提供了一个强大的工具。它开创性的加入了GPT模型的机制，并以参考语音做为提示，非常好的解决了语音克隆的声音泄漏问题，生成的语音无论在音质还是真实度上，综合表现都非常不错。