GPT-SoVITS-WebUI
소량의 데이터로 음성 변환 및 음성 합성을 지원하는 강력한 WebUI.
[](https://github.com/RVC-Boss/GPT-SoVITS)
[](https://colab.research.google.com/github/RVC-Boss/GPT-SoVITS/blob/main/colab_webui.ipynb)
[](https://github.com/RVC-Boss/GPT-SoVITS/blob/main/LICENSE)
[](https://huggingface.co/lj1995/GPT-SoVITS/tree/main)
[**English**](../../README.md) | [**中文简体**](../cn/README.md) | [**日本語**](../ja/README.md) | [**한국어**](./README.md)
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> 데모 비디오를 확인하세요! [demo video](https://www.bilibili.com/video/BV12g4y1m7Uw)
https://github.com/RVC-Boss/GPT-SoVITS/assets/129054828/05bee1fa-bdd8-4d85-9350-80c060ab47fb
중국 지역의 사용자는 AutoDL 클라우드 이미지를 사용하여 체험할 수 있습니다: https://www.codewithgpu.com/i/RVC-Boss/GPT-SoVITS/GPT-SoVITS-Official
## 기능:
1. **제로샷 텍스트 음성 변환 (TTS):** 5초의 음성 샘플을 입력하면 즉시 텍스트를 음성으로 변환할 수 있습니다.
2. **소량의 데이터 TTS:** 1분의 훈련 데이터만으로 모델을 미세 조정하여 음성 유사도와 실제감을 향상시킬 수 있습니다.
3. **다국어 지원:** 훈련 데이터셋과 다른 언어의 추론을 지원하며, 현재 영어, 일본어, 중국어를 지원합니다.
4. **WebUI 도구:** 음성 반주 분리, 자동 훈련 데이터셋 분할, 중국어 자동 음성 인식(ASR) 및 텍스트 주석 등의 도구를 통합하여 초보자가 훈련 데이터셋과 GPT/SoVITS 모델을 생성하는 데 도움을 줍니다.
## 환경 준비
Windows 사용자는 (win>=10 에서 테스트되었습니다) 미리 빌드된 파일을 다운로드하여 설치할 수 있습니다. 다운로드 후 GPT-SoVITS-WebUI를 시작하려면 압축을 풀고 go-webui.bat을 두 번 클릭하면 됩니다.
### 테스트된 Python 및 PyTorch 버전
- Python 3.9, PyTorch 2.0.1 및 CUDA 11
- Python 3.10.13, PyTorch 2.1.2 및 CUDA 12.3
- Python 3.9, Pytorch 2.3.0.dev20240122 및 macOS 14.3 (Apple 칩, GPU)
_참고: numba==0.56.4 는 python<3.11 을 필요로 합니다._
### MacOS 사용자
MacOS 사용자는 GPU를 사용하여 훈련 및 추론을 하려면 다음 조건을 충족해야 합니다:
- Apple 칩 또는 AMD GPU가 장착된 Mac
- macOS 12.3 이상
- `xcode-select --install`을 실행하여 Xcode command-line tools를 설치했습니다.
_다른 Mac은 CPU를 사용하여 추론만 지원합니다._
그런 다음 다음 명령을 사용하여 설치합니다:
#### 환경 설정
```bash
conda create -n GPTSoVits python=3.9
conda activate GPTSoVits
```
#### 의존성 모듈 설치
```bash
pip install -r requirements.txt
pip uninstall torch torchaudio
pip3 install --pre torch torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/cpu
```
### Conda를 사용한 간편 설치
```bash
conda create -n GPTSoVits python=3.9
conda activate GPTSoVits
bash install.sh
```
### 수동 설치
#### Pip 패키지
```bash
pip install -r requirements.txt
```
#### FFmpeg
##### Conda 사용자
```bash
conda install ffmpeg
```
##### Ubuntu/Debian 사용자
```bash
sudo apt install ffmpeg
sudo apt install libsox-dev
conda install -c conda-forge 'ffmpeg<7'
```
##### MacOS 사용자
```bash
brew install ffmpeg
```
##### Windows 사용자
[ffmpeg.exe](https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/blob/main/ffmpeg.exe)와 [ffprobe.exe](https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/blob/main/ffprobe.exe)를 GPT-SoVITS root 디렉토리에 넣습니다.
### Docker에서 사용
#### docker-compose.yaml 설정
0. 이미지 태그: 코드 저장소가 빠르게 업데이트되고 패키지가 느리게 빌드되고 테스트되므로, 현재 빌드된 최신 도커 이미지를 [Docker Hub](https://hub.docker.com/r/breakstring/gpt-sovits)에서 확인하고 필요에 따라 Dockerfile을 사용하여 로컬에서 빌드할 수 있습니다.
1. 환경 변수:
- is_half: 반정밀/배정밀 제어. "SSL 추출" 단계에서 4-cnhubert/5-wav32k 디렉토리의 내용을 올바르게 생성할 수 없는 경우, 일반적으로 이것 때문입니다. 실제 상황에 따라 True 또는 False로 조정할 수 있습니다.
2. 볼륨 설정, 컨테이너 내의 애플리케이션 루트 디렉토리를 /workspace로 설정합니다. 기본 docker-compose.yaml에는 실제 예제가 나열되어 있으므로 업로드/다운로드를 쉽게 할 수 있습니다.
3. shm_size: Windows의 Docker Desktop의 기본 사용 가능한 메모리가 너무 작아 오류가 발생할 수 있으므로 실제 상황에 따라 조정합니다.
4. deploy 섹션의 gpu 관련 내용은 시스템 및 실제 상황에 따라 조정합니다.
#### docker compose로 실행
```
docker compose -f "docker-compose.yaml" up -d
```
#### docker 명령으로 실행
위와 동일하게 실제 상황에 맞게 매개변수를 수정한 다음 다음 명령을 실행합니다:
```
docker run --rm -it --gpus=all --env=is_half=False --volume=G:\GPT-SoVITS-DockerTest\output:/workspace/output --volume=G:\GPT-SoVITS-DockerTest\logs:/workspace/logs --volume=G:\GPT-SoVITS-DockerTest\SoVITS_weights:/workspace/SoVITS_weights --workdir=/workspace -p 9880:9880 -p 9871:9871 -p 9872:9872 -p 9873:9873 -p 9874:9874 --shm-size="16G" -d breakstring/gpt-sovits:xxxxx
```
### 사전 훈련된 모델
[GPT-SoVITS Models](https://huggingface.co/lj1995/GPT-SoVITS)에서 사전 훈련된 모델을 다운로드하고 `GPT_SoVITS\pretrained_models`에 넣습니다.
중국어 자동 음성 인식(ASR), 음성 반주 분리 및 음성 제거를 위해 [Damo ASR Model](https://modelscope.cn/models/damo/speech_paraformer-large_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-pytorch/files), [Damo VAD Model](https://modelscope.cn/models/damo/speech_fsmn_vad_zh-cn-16k-common-pytorch/files) 및 [Damo Punc Model](https://modelscope.cn/models/damo/punc_ct-transformer_zh-cn-common-vocab272727-pytorch/files)을 다운로드하고 `tools/damo_asr/models`에 넣습니다.
UVR5(음성/반주 분리 및 잔향 제거)를 위해 [UVR5 Weights](https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/tree/main/uvr5_weights)에서 모델을 다운로드하고 `tools/uvr5/uvr5_weights`에 넣습니다.
## 데이터셋 형식
텍스트 음성 합성(TTS) 주석 .list 파일 형식:
```
vocal_path|speaker_name|language|text
```
언어 사전:
- 'zh': 중국어
- 'ja': 일본어
- 'en': 영어
예시:
```
D:\GPT-SoVITS\xxx/xxx.wav|xxx|en|I like playing Genshin.
```
## 할 일 목록
- [ ] **최우선순위:**
- [x] 일본어 및 영어 지역화.
- [ ] 사용자 가이드.
- [x] 일본어 및 영어 데이터셋 미세 조정 훈련.
- [ ] **기능:**
- [ ] 제로샷 음성 변환 (5초) / 소량의 음성 변환 (1분).
- [ ] TTS 속도 제어.
- [ ] 향상된 TTS 감정 제어.
- [ ] SoVITS 토큰 입력을 단어 확률 분포로 변경해 보세요.
- [ ] 영어 및 일본어 텍스트 프론트 엔드 개선.
- [ ] 작은 크기와 큰 크기의 TTS 모델 개발.
- [x] Colab 스크립트.
- [ ] 훈련 데이터셋 확장 (2k 시간에서 10k 시간).
- [ ] 더 나은 sovits 기본 모델 (향상된 오디오 품질).
- [ ] 모델 블렌딩.
## (선택 사항) 필요한 경우 여기에서 명령줄 작업 모드를 제공합니다.
명령줄을 사용하여 UVR5용 WebUI 열기
```
python tools/uvr5/webui.py "