GPT-SoVITS-Server
轻量级语音克隆模型部署工具
GPT-SoVITS-Server是一个简化语音克隆模型部署的轻量级项目。无需复杂环境搭建，用户可在多种设备上轻松运行训练好的GPT-SoVITS模型，包括手机和服务器。项目适用于CPU推理，提供简化的代码结构和配置选项，便于新手使用。未来计划包括优化代码结构、增加语言支持和开发图形界面。
GPT-SoVITS-服务器
我在一台realme手机上运行了这个项目！
如果是在ubuntu上进行推理的话，你也可以看这里
这个项目的意义在于，如果你是一个应用者，可以完全舍弃源项目！ 不需要复杂的环境搭建，不需要下载特别庞大的整合包，只需要这个几M的小项目，就能把训练好的模型用起来。 我在一台手机上尝试完成的服务器部署，最能说明这一点。
以下内容基本没有必要看
GPT-SoVITS项目是目前为止最优秀的语音克隆项目。 很多朋友使用云端的模型训练工具完成声音克隆的模型训练，在推理合成时，其实不需要把完整的项目都克隆到本地，只需要从云端下载好模型文件，然后放在本地或者服务器上即可。 训练模型对算力要求很高，但推理合成其实可以用CPU也行——绝大多数的服务器其实都是CPU计算，GPU服务器太贵了。
自己也懒得在很复杂的文件体系中做配置，索性从源项目提取出来了这个项目，核心内容在server.py里面，大家可以修改里面的配置，然后使用即可。
这个版本删除了日语和英语，纯粹的中文。
系统环境：
依赖
pretrained_models下载地址：https://huggingface.co/lj1995/GPT-SoVITS/tree/main
把：chinese-hubert-base，chinese-roberta-wwm-ext-large下载后放到本地，记得修改server.py里面的路径即可。
windows
- 我在本地使用的是源项目提供的windows的runtime运行时环境，所以已经装好了依赖，如果有使用相同环境的，直接使用
../runtime/python.exe ./server.py即可。 - 切记下载ffmpeg.exe放在server.py同级目录；本项目已包含，linux下不需要，删除该文件即可
- server.py里面clean_path函数一定要看注释，修改一下；
云服务器 或者 自己的安卓手机
看文章开始的提示，直接看这里
优化方向
- 重新整理代码结构
- 把原来项目中的日语、英语部分重新融合进来
- 规范化代码实现
- 优化Windows和Linux的兼容性代码
- 优化代码运行速度
- 完整提取Windows部分的运行时，后期可以考虑用GUI进行封装
- 封装一个docker
完成Windows的GUI和云服务器的部署后，大家可以在云端训练模型，然后用CPU在云端或本地电脑进行推理，而不需要再去仔细研究完整的项目，对新手或应用型选手更加友好便捷。
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