TTS
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我們在「【語音合成技術 - GPT-SoVITS】讓機器說人話的語音生成服務」介紹過如何透過docker啟動webui版的TTS服務器， 但假設我們想自行開發一個TTS服務， 並整合到系統裡面， 通常會需要一個傳輸介面來溝通， 而API就是最簡易的溝通方式， 正巧 ****GPT-SoVITS **
今天要分享的主題是關於「語音合成技術 - TTS」一款好用的開源軟體， 名為「GPT-SoVITS」， 它具有以下的特點：
零樣本(Zero Shot)： 只需要五秒鐘的語音樣本就能即時文字轉語音。
少量樣本(Few Shot)： 只要1分鐘樣本就能提高語音相似度及真實感。
跨語言： 日語
Voice Clone Multilingual 支援克隆聲音的 TTS 工具，用戶可以上傳聲音範本，並支援多種語言，適用於教育和娛樂等多個場景。無需註冊即可使用，並能免費下載生成的 WAV 音訊檔案。讓文字轉語音體驗更上一層樓。
最近因為西遊記改編遊戲「黑神話 悟空」熱賣，所以相關討論很多，但如果想用有聲書方式輕鬆複習一下西遊記原著小說，查詢後發現網路上以大陸的口音居多數的有聲內容，口音或許可能聽不習慣。利用AI將西遊記106回的內容改寫成口語化版本，並配上適合傳統文學的聲音，讓聽者能輕鬆理解。
過去出版社製作
我們前面幾篇已經講完TTS技術的一大半架構了，知道了如何將聲學特徵重建回音訊波形，也從中可以知道要是聲學特徵不完善，最終取得的結果也會不自然，剩下要探討該如何將文字轉換成聲學特徵，且能夠自然地表現停頓及細節變化，讓我們開始吧。
距離上篇已經快過一個月了，這個月我也沒閒著，我FF14生產職拉了不少等級進行了上篇 WaveNet 的後續調試，也比較與其他人實現的效果，又發現了幾個實作上可能造成困難的點，現在就跟各位分享一下~
WaveNet 提供了一個先進的架構用於音訊重建，但是，有必要嗎? Mel 頻譜本身就是經過數學轉換而獲得的結果，不能反運算嗎 ? 到底 WaveNet 在其中扮演了甚麼腳色 ?它是如何運作的 ? 讓我們在這篇好好探討下去。
這篇教學介紹如何進行中文語音訓練，包括準備素材、GPT-SoVITS安裝步驟、音頻切割、字幕打標和推理等。文章提供了清晰的教學步驟，適合初學者閱讀。
今天我要跟大家聊聊 GPT-SoVITS 的用途及其功能。
這個開源的聲音克隆專案，融合了業內頂尖的語音合成工具——GPT (Generative Pre-trained Transformer)模型，和SoVITS(Speech-to-Video Voice Transformation Sys
