【TTS语音克隆开源最强王者】5款爆火开源模型(Fish、F5、GPT、CosyVoice、MaskGCT)效果对比，等你来评!

今天给大家同时展示5款(Fish、F5、GPT、CosyVoice、MaskGCT)爆火的语音克隆-文本合成的效果展示。哪款语音克隆模型最好，等你来评价~本文案例效果仅供参考！下面进入今天的主题~

需要特别注意：本文只是技术分享，在使用对应模型进行语音合成时，需要严格遵照对应项目的要求和法律法规！！

本文目录

5款爆火开源TTS语音克隆项目

GPT-SoVITS模型介绍
MaskGCT模型介绍
F5-TTS语音模型介绍
FishSpeech1.4模型介绍
CosyVoice模型介绍
模型对应的license总结

实战篇:部署5款模型进行语音克隆

GPT-SoVITS模型代码语音克隆-推理部分
fish-speech1.4模型代码语音克隆
F5-TTS模型推理部分代码
Mask-GCT模型推理部分代码
CosyVoice模型的推理代码

效果篇:5款语音克隆模型效果展示

案例1: 萝莉语音克隆-5款模型语音克隆--效果展示
案例2: 萝莉语音克隆-5款模型语音克隆-带数字文本-效果展示
案例3: 萝莉语音克隆-5款模型语音克隆-长文本-效果展示
案例4: 中文动漫人物语言克隆-5款模型语音克隆-中英文克隆-效果展示
案例5: 中文动漫人物语言克隆-5款模型语音克隆-短文本克隆-效果展示

参考链接

5款爆火开源TTS语音克隆项目

GPT-SoVITS模型介绍

GPT-SoVITS项目是TTS克隆领域内效果常年霸榜的模型之一，具有以下功能:

零样本文本到语音（TTS）: 输入 5 秒的声音样本，即刻体验文本到语音转换。
少样本 TTS：仅需 1 分钟的训练数据即可微调模型，提升声音相似度和真实感。
跨语言支持：支持与训练数据集不同语言的推理，目前支持英语、日语、韩语、粤语和中文。
WebUI 工具：集成工具包括声音伴奏分离、自动训练集分割、中文自动语音识别(ASR)和文本标注，协助初学者创建训练数据集和 GPT/SoVITS 模型。

该文章的目录如下，详情见:【34.8k点赞量!】TTS领域内明星模型GPT-SoVITS实操教程来啦；2秒语音就能克隆，效果过于惊艳，请谨慎使用！

MaskGCT模型介绍

大型文本到语音（TTS）系统通常被分为自回归和非自回归系统。自回归系统隐式地建模了持续时间，但在鲁棒性方面存在一定的缺陷，并且缺乏持续时间的可控性。非自回归系统在训练期间需要显式的文本和语音之间的对齐信息，并预测语言单位（例如音素）的持续时间，这可能会影响其自然性。在10月24日，趣丸科技&香港中文大学提出一种完全非自回归的TTS模型——掩码生成编解码器变换器（MaskGCT），它消除了对文本和语音监督之间显式对齐信息的需求，以及对音素级别持续时间预测的需求。

该项目的目录如下，详情见:【又又一款王炸级别TTS模型】趣丸科技&港中大开源MaskGCT语音大模型,性能超过CosyVoice，XTTS-v2！

F5-TTS语音模型介绍

F5-TTS是由上海交通大学（Shanghai Jiao Tong University）、剑桥大学（University of Cambridge）、以及极氪汽车研究院（Geely Automobile Research Institute (Ningbo) Company Ltd.）的研究团队联合开发的。具有以下特点:

改进的文本表示：F5-TTS使用ConvNeXt对输入文本进行细化，以改善与语音的对齐，解决了E2-TTS中存在的鲁棒性问题。
Sway Sampling策略：F5-TTS提出了一种新的推理时采样策略，称为Sway Sampling，它显著提高了模型的性能和效率。这种采样策略可以轻松地应用于现有的基于流匹配的模型，而无需重新训练。
更快的训练与推理：F5-TTS的设计允许更快的训练，并且在推理时实现了0.15的实时因子（Real-Time Factor, RTF），与现有的基于扩散的TTS模型相比，这是一个显著的改进。
零样本能力：F5-TTS在公共100K小时多语言数据集上训练，展示了高度自然和富有表现力的零样本能力，以及无缝的代码切换能力。
开源：F5-TTS的代码和检查点被开源，以促进社区发展。

该项目的目录如下，详情见文章:【克隆TTS领域又更新啦】上海交大开源F5-TTS: 只需要2秒就能克隆语音，可商用，合成语音效果让我震惊不已！

FishSpeech1.4模型介绍

fish.audio团队最新开源的FishSpeech1.4;支持中文、英文等8种语音，具有以下特点:

零样本和少样本文本转语音（TTS）：输入一个10到30秒的语音样本，即可生成高质量的TTS输出。有关详细指南，请参见语音克隆最佳实践。
多语言和跨语言支持：只需将多语言文本复制粘贴到输入框中——无需担心语言问题。目前支持英语、日语、韩语、中文、法语、德语、阿拉伯语和西班牙语。
无需音素依赖：该模型具有强大的泛化能力，不依赖于音素进行TTS。它可以处理任何语言脚本的文本。
高度准确：对于5分钟的英文文本，实现了约2%的低CER（字符错误率）和WER（词错误率）。
快速：借助fish-tech加速技术，在Nvidia RTX 4060笔记本电脑上实时因子约为1:5，在Nvidia RTX 4090上为1:15。
WebUI推理：功能强大，基于Gradio的Web UI，兼容Chrome、Firefox、Edge等浏览器。
GUI推理：提供与API服务器无缝协作的PyQt6图形界面。支持Linux、Windows和macOS。见GUI。
部署友好：可以轻松设置推理服务器，原生支持Linux、Windows和MacOS，最小化速度损失。该文章的目录如下，详情见文章:【又一款王炸级别语音克隆TTS模型】FishSpeech重磅开源1.4版本！语音合成更逼真！跟最近爆火F5-TTS相比如何呢？

CosyVoice模型介绍

CosyVoice是一个语音生成模型，能够合成自然声音，适用于多种应用。模型支持五种语言：中文、英语、日语、粤语和韩语。CosyVoice 包含三个开源模型：

CosyVoice-base-300M：擅长准确代表说话者身份，无需微调即可适应不同上下文，能够跨语言克隆声音。
CosyVoice-300M-25Hz、CosyVoice-300M-SFT：能够生成富有情感表现力的语音，允许通过指令文本进行精细调整。
CosyVoice-300M-SFT：已针对七位多语言说话者进行了微调，适合立即部署使用。

语音合成模型 CosyVoice 功能特点：

多语言支持：CosyVoice 支持包括中文、英文、日语、粤语和韩语在内的五种语言。
零样本学习：能够无需训练即可适应新说话者（zero-shot in-context learning），能够在不同语言之间复制声音。
情感共鸣：能够创建情感共鸣的声音， CosyVoice-instruct 版本通过情感指令显著提高了情感控制的准确性。
高质量语音合成：生成的样本在词错误率（WER）和说话者相似性方面达到人类水平。
语音定制化：能够根据特定说话者生成多语言语音，适应新说话者而无需训练。
语音克隆与风格迁移：支持在不同语言之间进行语音克隆和情感风格迁移。

该项目的目录如下，详情见文章:【语音领域-又双叒更新】阿里开源FunAudioLLM: 2大核心模型、5大亮点功能！效果炸裂！手把手带你理论+实战部署推理!

模型对应的license总结

CosyVoice模型: Apache-2.0 license
GPT-SoVITS模型: MIT license
F5-TTS模型:源代码是 MIT License，预训练模型是 CC-BY-NC license
Fish-Speech-1.4模型: 这个模型在BY-CC-NC-SA-4.0 License下获得了宽松的授权。源代码在BSD-3-Clause License
MASK-GCT模型: 代码Amphion是MIT License, 模型是cc-by-nc-4.0 License

实战篇:部署5款模型进行语音克隆

在本次实验中5款模型的版本参数: GPT-SoVITSV2版本、fish-speech1.4、 F5-TTS、 Mask-GCT、CosyVoice-300M-25Hz;其中核心的代码如下：

GPT-SoVITS模型代码语音克隆-推理部分

%%time
%cd /kaggle/working/GPT-SoVITS
!rm -rf gpt_sovits_output.wav
!python GPT_SoVITS/src.py --gpt_model "GPT_SoVITS/pretrained_models/gsv-v2final-pretrained/s1bert25hz-5kh-longer-epoch=12-step=369668.ckpt" \
--sovits_model "GPT_SoVITS/pretrained_models/gsv-v2final-pretrained/s2G2333k.pth" \
--ref_audio {ref_audio} --ref_text {ref_text} \
--target_text {content}
clear_output()

fish-speech1.4模型代码语音克隆

%%time
%cd /kaggle/working/fish-speech
!rm -rf fishspeech14_output.wav

# 从语音生成 prompt
!python tools/vqgan/inference.py \
-i {ref_audio} \
-o "outputs/fake.wav" \
--checkpoint-path "checkpoints/fish-speech-1.4/firefly-gan-vq-fsq-8x1024-21hz-generator.pth"
# clear_output()
!rm -rf codes_*.npy
# 从文本生成语义 token
!python tools/llama/generate.py \
--text {content} \
--prompt-text {ref_text} \
--prompt-tokens "outputs/fake.npy" \
--checkpoint-path "checkpoints/fish-speech-1.4" \
--num-samples 1 \
--temperature 0.1 \
--half
# clear_output()
# 从语义 token 生成人声
!python tools/vqgan/inference.py \
-i "codes_0.npy" \
--checkpoint-path "checkpoints/fish-speech-1.4/firefly-gan-vq-fsq-8x1024-21hz-generator.pth" \
-o "fishspeech14_output.wav"
# clear_output()
!ls -lh |grep generate
!ls -lh |grep code
!ls -lh outputs

F5-TTS模型推理部分代码

%%time
%cd /kaggle/working/F5-TTS
!rm -rf tests/*
!f5-tts_infer-cli \
--model "F5-TTS" \
--ref_audio {ref_audio} \
--ref_text {ref_text} \
--gen_text {content}
# clear_output()
!ls -lh tests/

Mask-GCT模型推理部分代码

%%time
%cd /kaggle/working/Amphion
!rm -rf mask_gct_output.wav
!python maskgct_main.py --ref_audio {ref_audio} \
--ref_text {ref_text} \
--ref_language 'zh' \
--output_path "./mask_gct_output.wav" \
--target_text {content}

CosyVoice模型的推理代码

%%time
%cd /kaggle/working/CosyVoice
!rm -rf cosyvoice_output.wav
!source activate cosyvoice && export PYTHONPATH=third_party/AcademiCodec:third_party/Matcha-TTS && \
python demo.py --ref_audio {ref_audio} \
--ref_text {ref_text} \
--ref_language 'zh' \
--output_path "./cosyvoice_output.wav" \
--target_text {content}

参考链接

https://github.com/SWivid/F5-TTS
https://hf-mirror.com/amphion/MaskGCT
https://hf-mirror.com/fishaudio/fish-speech-1.4
https://github.com/RVC-Boss/GPT-SoVITS
https://github.com/FunAudioLLM/CosyVoice

大家好，今天给大家实操5款爆火的语音克隆模型的效果案例展示，哪款好用等你来评价！本文仅供参考，语音克隆受音频文件和文本内容以及模型性能所影响。

需要特别注意：本文只是技术分享，在使用模型进行语音合成时，需要严格遵照对应项目的要求和法律法规！！

原文出自：https://mp.weixin.qq.com/s/AbVAy8OXkyvjRfxJdDQRTg