五秒内克隆你的声音，并生成任何内容，这个开源工具细思极恐

大家应该都知道声音克隆技术，秒内通俗的克隆恐来说就是借助深度学习算法，可以完全模拟某个人的音并源工声音，而且由机器合成的生成思极语音连情绪都能够完美表达出来，基本可以以假乱真，任何只要不见面，内容你根本就察觉不出来向你发出声音的个开知识一个机器。

语音克隆最大的具细创新之一是减少创建语音所需的原始数据量。过去，网站模板秒内该系统需要数十甚至数百小时的克隆恐音频。但是音并源工，今天猿妹要和大家分享的生成思极这个工具5秒钟就可以克隆成功，这个工具名叫——MockingBird。任何

MockingBird已经登上Github热榜，内容收获3.5K的个开Star，累计分支 303(Github地址：https://github.com/babysor/MockingBird)

MockingBird具有如下特性：

支持普通话并使用多种中文数据集进行测试 适用于 pytorch，已在 1.9.0 版本(最新于 2021 年 8 月)中测试，GPU Tesla T4 和 GTX 2060 支持 Windows + Linux 仅使用新训练的合成器(synthesizer)就有良好效果，复用预训练的编码器/声码器

MockingBird如何使用

MockingBird的云南idc服务商安装要求如下：

首先，MockingBird需要Python 3.7 或更高版本 安装 PyTorch 安装 ffmpeg。 运行pip install -r requirements.txt 来安装剩余的必要包。 安装 webrtcvad 用 pip install webrtcvad-wheels。

接着，你需要使用数据集训练合成器：

下载 数据集并解压：确保您可以访问 train 文件夹中的所有音频文件(如.wav) 使用音频和梅尔频谱图进行预处理：python synthesizer_preprocess_audio.py 可以传入参数 --dataset { dataset} 支持 adatatang_200zh, magicdata, aishell3 预处理嵌入：python synthesizer_preprocess_embeds.py /SV2TTS/synthesizer 训练合成器：python synthesizer_train.py mandarin /SV2TTS/synthesizer

当你在训练文件夹 synthesizer/saved_models/ 中看到注意线显示和损失满足您的需要时，请转到下一步。

使用预先训练好的合成器，如果没有设备或者不想慢慢调试，可以使用网友贡献的模型。

训练声码器

预处理数据: python vocoder_preprocess.py 训练声码器: python vocoder_train.py mandarin

启动工具箱

然后你可以尝试使用工具箱：python demo_toolbox.py -d<datasets_root>

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