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使用开源模型GPT_SoVITS训练自己的tts

2024-02-19
5 分钟
...

GPT-SoVITS 是github上开一个开源的tts模型,可以基于用户上传的声音(哪怕只是一分钟的声音)得到用户声音模型,然后根据文字来生成语音。 项目还处于活跃的开发中,我上周测试的时候使用源代码还遇到了几次出错,所以改用docker来运行。

安装ffmpeg

apt install ffmpeg

安装ffmpeg的python扩展

pip3 install ffmpeg

安装gradio

pip3 install gradio

安装docker 和相关驱动包

curl -fsSL https://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg \
  && curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/stable/deb/nvidia-container-toolkit.list | \
    sed 's#deb https://#deb [signed-by=/usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg] https://#g' | \
    sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list

参见nvidia-docker2

使用docker 运行:

RT=`pwd`/rt
mkdir $RT/output
mkdir $RT/logs
PWD=`pwd`
WT="$PWD/GPT-SoVITS/SoVITS_weights"
mkdir $WT
sudo docker run --rm -it --gpus=all --env=is_half=False  --volume=/home/ubuntu/:/home/ubuntu/ --volume=$RT/output:/workspace/output --volume=$RT/logs:/workspace/logs --volume=$RT:/workspace/SoVITS_weights --workdir=/workspace -p 9870:9870 -p 9871:9871 -p 9872:9872 -p 9873:9873 -p 9874:9874 --shm-size="16G" -d breakstring/gpt-sovits

💡 关于技术判断: 本文反映了我在真实系统中评估技术风险的思考方式。 我现在专注于为创始人和决策者提供独立的后端与架构风险评估服务。 如果您在重大技术决策前需要第三方意见,了解评估服务或联系咨询。

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