如何訓練你自己的AI語音模型？（小白也能懂）

未分類6個月前更新德米安

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從零開始，四步完成你的第一個聲音克隆

對許多人來說，“訓練AI模型”「聽起來遙不可及。但實際上，複製自己或任何合法授權的聲音，已經成為一個相對標準化的流程。本指南將帶你走完從準備到應用的全過程，讓你對這項技術有一個清晰的認識。

第一步：準備高品質的「聲音食糧」—音訊數據

這是整個流程中最關鍵的一步，模型的上限由你的資料品質決定。請務必遵守以下原則：

環境純淨度： 尋找一個盡可能安靜的環境。衣櫃是天然的錄音棚，裡面的衣物可以有效吸收迴音。關閉所有可能產生噪音的設備，如空調、電腦風扇、冰箱。
音頻清晰度： 避免使用筆記型電腦自備的麥克風。百元等級的USB麥克風，如「得勝」或「漫步者」的入門款，就能帶來質的飛躍。錄音時，麥克風與嘴巴保持一拳左右的距離。
內容多樣性： 準備至少15-20分鐘的音訊素材。不要只用一種情緒朗讀。可以嘗試朗讀小說，其中包含平淡的敘述、激動的對話和疑問句，這能讓模型學到更豐富的語調變化，如果聲音的低音和高音都有所包含，訓練效果也會更好，可以達成各類歌曲的再現而不會出現電音或破音等情況。
格式與處理： 將錄音儲存為.wav格式，以保留最多的聲音細節。錄製完成後，可以使用免費的音訊軟體Audacity進行簡單的處理：
1. 降噪： 截取一段沒有說話的空白部分，使用“效果”->“噪音抑制”->“取得噪音設定檔”，然後選取整個音軌，再次套用雜訊抑制。
2. 標準化： 使用“效果”->“響度標準化”，將整體音量調整到一個合適的水平（如-16 LUFS），避免聲音過小或過曝。
3. 切片： 將長音頻切成5-15秒的短句，這有助於模型更好地學習。

第二步：選擇你的訓練平台

線上一站式平台（新手首選）： 這類平台為你處理了所有複雜的技術環節。
- So-vits-svc / RVC的WebUI整合套件： 你可以在類似Bilibili的影片網站或GitHub這樣存在各類開源軟體的網站上找到許多由社群大神打包好的一鍵啟動程式。它們通常基於RVC（一種高效的語音轉換模型）技術，你只需將準備好的音訊資料放入指定資料夾，然後點擊幾下滑鼠就能開始訓練。這是目前成本最低、最適合新手入門的方式。
- Kits.ai： 這是一個商業平台，介面友好，主要面向音樂人，但其語音轉換和訓練功能同樣強大。它提供一定的免費額度，讓你可以在不付費的情況下體驗高品質的訓練效果。
- ElevenLabs： 這是商業語音合成領域的標竿。它的「Professional Voice Cloning」功能需要較長的音訊和身份驗證，但產生的聲音品質極高，非常自然。雖然價格不菲，但其效果代表了目前技術的頂尖水準。

第三步：開始訓練並耐心等待

上傳你處理好的音頻切片，根據平台的指引開始訓練，如果自己或平台沒有指引，則需要自己取尋找教程，當然，這裡也會為你推薦幾個視頻教程，如AI語音生成零基礎入門教學（GPT-Sovits），RVC聲音克隆丨真·保姆級教程-零基礎入門聲音訓練模型，讓你能夠復刻任何人聲等。這個過程被稱為“煉丹”，AI會反覆學習你的音訊資料。根據資料量和你的硬體/平台算力，這可能需要半小時到數小時不等，也和你的訓練輪數有關，通常來說，提供的訓練集品質越高，訓練的輪數越多，最後呈現的聲音模型品質也就會越好。在這段期間，你可以去做別的事情。

第四步：推理與應用－讓模型開口說話

訓練完成後，你會得到一個模型檔案（通常是.pth格式）和一個索引檔（.index格式）。現在，你可以「推理」了：

文字轉語音（TTS）： 輸入一段文字，選擇你的模型，AI就會用你複製的聲音將它讀出來。
語音到語音（VC）： 上傳另一段音訊（例如別人的說話聲），模型會保留原始音訊的語調和節奏，但將其音色替換成你的聲音。
這裡只是作一個概述，讓你了解基礎的概念，具體的操作還是得依照你選擇的平台以及教學。

【進階篇】本地部署vs. 雲端平台，我該如何選擇？

當你決定開始訓練自己的聲音模型時，首先面臨的選擇是：是在自己的電腦上進行在地部署，還是使用線上的雲端平台？這兩條路徑各有優劣，適合不同的人群。本篇將為你詳細對比，幫助你做出最適合自己的選擇。

本地部署：完全掌控的自由與挑戰

在地部署意味著你在自己的電腦上搭建起一整套訓練環境。

代表方案： So-vits-svc、RVC等開源專案的一鍵整合包。
你需要什麼：
- 硬體: 一張效能尚可的NVIDIA顯示卡是必需品，至少需要6GB記憶體（如RTX 2060/3060）。顯存越大，你能處理的資料量越大，訓練速度也越快。
- 技術： 雖然有“一鍵包”，但你仍需具備基本的電腦操作能力，例如知道如何解壓縮文件、運行腳本，以及在遇到報錯時，有能力去搜尋和閱讀解決方案。
優點：
1. 完全免費： 除了電費，你不需要為訓練過程支付任何費用。
2. 資料安全： 你的所有音訊資料都保留在自己的硬碟上，無需上傳到任何伺服器，隱私性最高。
3. 高度靈活： 你可以自由地調整所有訓練參數，嘗試最新的模型和技術，不受平台限制。
缺點：
1. 硬體門檻： 沒有合格的N卡，一切免談。
2. 配置複雜： 可能會遇到驅動不相容、缺少依賴函式庫等各種環境問題，解決起來需要耐心和時間。
3. 時間成本： 訓練會佔用你電腦的大量資源，期間你可能無法正常使用電腦。

雲端平台：金錢換時間的便捷之路

雲端平台將所有複雜的軟硬體配置都放在了它們的伺服器上，你只需透過瀏覽器存取即可。

代表方案： Kits.ai, elevenlabs, 以及一些提供線上RVC訓練服務的網站。
你需要什麼：
- 一個能上網的瀏覽器和穩定的網路。
- 一張信用卡或支付寶等支付工具，涉及國外的網站則需要paypal（用於付費服務）。
優點：
1. 零硬體門檻： 無論你用的是Mac還是沒有獨顯的輕薄本，都可以使用。
2. 即開即用： 省去了所有繁瑣的設定流程，註冊帳號即可開始。
3. 專業優化： 商業平台通常有更優秀的演算法和更強大的算力，訓練出的模型品質和穩定性可能更高。
缺點：
1. 費用高昂： 高品質的服務通常按月訂閱或按使用量計費，長期使用是一筆不小的開銷。
2. 隱私顧慮： 你需要將自己的聲音資料上傳到第三方伺服器，存在隱私外洩的潛在風險。
3. 靈活性低： 你只能使用平台提供的功能和參數，無法進行深度自訂。

如何選擇？一個簡單的決策流程：

先問自己：我有合適的NVIDIA顯示卡嗎？
- 有：恭喜你，你擁有了選擇的權利。可以先從本地部署開始嘗試，感受整個流程。如果覺得配置太麻煩或效果不理想，再考慮雲端平台也不遲。
- 沒有： 那麼雲端平台就是你唯一的選擇。
再問自己：我對資料隱私有多看重？我願意花多少錢？
- 隱私至上，預算有限： 那麼本地部署是你的不二之選。
- 追求便捷和效果，不介意付費： 雲端商業平台（如ElevenLabs）能為你提供最頂級的體驗。
- 想先體驗一下，不想花錢也不想折騰： 可以找一些提供免費額度的雲端平台（如Kits.ai的免費方案）或社群建立的免費線上RVC網站。

結論：
在地部署和雲端平台沒有絕對的優劣，只有適不適合。對於新手，我個人的建議是：如果你有硬體條件，不妨先從本地部署的整合包開始，這個過程能讓你對AI語音技術有更深入的理解。如果遇到無法解決的困難，或者你只是想快速得到一個高品質的結果，那麼付費的雲端平台將是更有效率的選擇。