基于MockingBird声音克隆

Posted Mr数据杨

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了基于MockingBird声音克隆相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

Mockingbird 是一种声音克隆软件，可以复制和编辑人类语音。这种软件通常用于语音模拟和生成新语音，但也可能用于欺骗和恶作剧。由于技术的进步，声音克隆软件越来越逼真，因此应谨慎使用。

目前网络上的版本有很多，教程也是各种五花八门，我尝试看了几个代码都跑不通，自己折腾了一天终于完成了数据集预处理、模型训练应用的过程，效果还算可以，想要真的完美的克隆声音还需要技术的进步才可以。

文章目录

5 秒实现 AI 语音克隆（Python）

作者 | 花鱼

来源丨算法进阶

今天就是纯推荐，水一下~推荐一个有趣的AI黑科技--MockingBird，该项目集成了Python开发，语音提取、录制、调试、训练一体化GUI操作，号称只需要你的 5 秒钟的声音，就能实时克隆出你的任意声音。

一、实时语音克隆原理简介

该项目实时语音克隆原理基于谷歌2017年发布的论文《Transfer Learning from Speaker Verification to Multispeaker Text-To-Speech Synthesis》

技术实现分成三个模块（Encoder、Synthesizer、Vocoder），

  • encoder模块将说话人的声音转换成人声的数字编码（speaker embedding）

  • synthesis 模块将文本转换成梅尔频谱（mel-spectrogram）

  • vocoder模块将梅尔频谱（mel-spectrogram）转换成（波形）waveform 先提取说话者的声音提取音色向量（Speaker Encoder部分），然后用这部分内容加上Synthesizer和Vocoder一起完成语音合成。

二、MockingBird项目动手实践

MockingBird项目地址：github.com/babysor/MockingBird或者文末阅读原文可以访问

MockingBird的安装比较简单，按说明把Python环境（需要3.7及以上版本）、著名的机器学习框架PyTorch、著名的多媒体处理组件FFmpeg（实测在仅使用简单训练的时候是不需要它的）、pip安装下项目依赖库，再准备预训练模型就差不多了。

2.1 安装要求

> 按照原始存储库测试您是否已准备好所有环境。 **Python 3.7 或更高版本** 需要运行工具箱。

*   安装 [PyTorch](https://pytorch.org/get-started/locally/)。

> 如果在用 pip 方式安装的时候出现 `ERROR: Could not find a version that satisfies the requirement torch==1.9.0+cu102 (from versions: 0.1.2, 0.1.2.post1, 0.1.2.post2)` 这个错误可能是 python 版本过低，3.9 可以安装成功

*   安装 [ffmpeg](https://ffmpeg.org/download.html#get-packages)。
*   运行`pip install -r requirements.txt` 来安装剩余的必要包。
*   安装 webrtcvad `pip install webrtcvad-wheels`。

### [](https://github.com/babysor/MockingBird/blob/main/README-CN.md#2-%E5%87%86%E5%A4%87%E9%A2%84%E8%AE%AD%E7%BB%83%E6%A8%A1%E5%9E%8B)2\\. 准备预训练模型

考虑训练您自己专属的模型或者下载社区他人训练好的模型:

> 近期创建了[知乎专题](https://www.zhihu.com/column/c_1425605280340504576) 将不定期更新炼丹小技巧or心得，也欢迎提问

#### [](https://github.com/babysor/MockingBird/blob/main/README-CN.md#21-%E4%BD%BF%E7%94%A8%E6%95%B0%E6%8D%AE%E9%9B%86%E8%87%AA%E5%B7%B1%E8%AE%AD%E7%BB%83encoder%E6%A8%A1%E5%9E%8B-%E5%8F%AF%E9%80%89)2.1 使用数据集自己训练encoder模型 (可选)

*   进行音频和梅尔频谱图预处理： `python encoder_preprocess.py <datasets_root>` 使用`-d dataset` 指定数据集，支持 librispeech_other，voxceleb1，aidatatang_200zh，使用逗号分割处理多数据集。
*   训练encoder: `python encoder_train.py my_run <datasets_root>/SV2TTS/encoder`

> 训练encoder使用了visdom。你可以加上`-no_visdom`禁用visdom，但是有可视化会更好。在单独的命令行/进程中运行"visdom"来启动visdom服务器。

#### [](https://github.com/babysor/MockingBird/blob/main/README-CN.md#22-%E4%BD%BF%E7%94%A8%E6%95%B0%E6%8D%AE%E9%9B%86%E8%87%AA%E5%B7%B1%E8%AE%AD%E7%BB%83%E5%90%88%E6%88%90%E5%99%A8%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E4%B8%8E23%E4%BA%8C%E9%80%89%E4%B8%80)2.2 使用数据集自己训练合成器模型（与2.3二选一）

*   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）
*   进行音频和梅尔频谱图预处理： `python pre.py <datasets_root> -d dataset -n number` 可传入参数：
*   `-d dataset` 指定数据集，支持 aidatatang_200zh, magicdata, aishell3, data_aishell, 不传默认为aidatatang_200zh
*   `-n number` 指定并行数，CPU 11770k + 32GB实测10没有问题

> 假如你下载的 `aidatatang_200zh`文件放在D盘，`train`文件路径为 `D:\\data\\aidatatang_200zh\\corpus\\train` , 你的`datasets_root`就是 `D:\\data\\`

*   训练合成器： `python synthesizer_train.py mandarin <datasets_root>/SV2TTS/synthesizer`

*   当您在训练文件夹 *synthesizer/saved_models/* 中看到注意线显示和损失满足您的需要时，请转到`启动程序`一步。

#### [](https://github.com/babysor/MockingBird/blob/main/README-CN.md#23%E4%BD%BF%E7%94%A8%E7%A4%BE%E5%8C%BA%E9%A2%84%E5%85%88%E8%AE%AD%E7%BB%83%E5%A5%BD%E7%9A%84%E5%90%88%E6%88%90%E5%99%A8%E4%B8%8E22%E4%BA%8C%E9%80%89%E4%B8%80)2.3使用社区预先训练好的合成器（与2.2二选一）

> 当实在没有设备或者不想慢慢调试，可以使用社区贡献的模型( 下载后传入synthesizer/saved_models/ ):

| 作者 | 下载链接 | 效果预览 | 信息 |
| --- | --- | --- | --- |
| 作者 | [https://pan.baidu.com/s/1iONvRxmkI-t1nHqxKytY3g](https://pan.baidu.com/s/1iONvRxmkI-t1nHqxKytY3g) [百度盘链接](https://pan.baidu.com/s/1iONvRxmkI-t1nHqxKytY3g) 4j5d |  | 75k steps 用3个开源数据集混合训练 |
| 作者 | [https://pan.baidu.com/s/1fMh9IlgKJlL2PIiRTYDUvw](https://pan.baidu.com/s/1fMh9IlgKJlL2PIiRTYDUvw) [百度盘链接](https://pan.baidu.com/s/1fMh9IlgKJlL2PIiRTYDUvw) 提取码：om7f |  | 25k steps 用3个开源数据集混合训练, 切换到tag v0.0.1使用 |
| @FawenYo | [https://drive.google.com/file/d/1H-YGOUHpmqKxJ9FRc6vAjPuqQki24UbC/view?usp=sharing](https://drive.google.com/file/d/1H-YGOUHpmqKxJ9FRc6vAjPuqQki24UbC/view?usp=sharing) [百度盘链接](https://pan.baidu.com/s/1vSYXO4wsLyjnF3Unl-Xoxg) 提取码：1024 | [input](https://github.com/babysor/MockingBird/wiki/audio/self_test.mp3) [output](https://github.com/babysor/MockingBird/wiki/audio/export.wav) | 200k steps 台湾口音需切换到tag v0.0.1使用 |
| @miven | [https://pan.baidu.com/s/1PI-hM3sn5wbeChRryX-RCQ](https://pan.baidu.com/s/1PI-hM3sn5wbeChRryX-RCQ) 提取码：2021 | [https://www.bilibili.com/video/BV1uh411B7AD/](https://www.bilibili.com/video/BV1uh411B7AD/) | 150k steps 注意：根据[issue](https://github.com/babysor/MockingBird/issues/37)修复 并切换到tag v0.0.1使用 |

#### [](https://github.com/babysor/MockingBird/blob/main/README-CN.md#24%E8%AE%AD%E7%BB%83%E5%A3%B0%E7%A0%81%E5%99%A8-%E5%8F%AF%E9%80%89)2.4训练声码器 (可选)

对效果影响不大，已经预置3款，如果希望自己训练可以参考以下命令。

*   预处理数据: `python vocoder_preprocess.py <datasets_root> -m <synthesizer_model_path>`

> `<datasets_root>`替换为你的数据集目录，`<synthesizer_model_path>`替换为一个你最好的synthesizer模型目录，例如 *sythensizer\\saved_mode\\xxx*

*   训练wavernn声码器: `python vocoder_train.py <trainid> <datasets_root>`

> `<trainid>`替换为你想要的标识，同一标识再次训练时会延续原模型

*   训练hifigan声码器: `python vocoder_train.py <trainid> <datasets_root> hifigan`

> `<trainid>`替换为你想要的标识，同一标识再次训练时会延续原模型

2.2 启动程序或工具箱

MockingBird在本地提供了一个B/S使用环境，运行python web.py后，用浏览器访问本地8080端口。输入框里的就是要合成的话术，传入的声音可以当场录音或者上传已录好的声音（需要wav格式），点击上传合成就可以稍后就可以听到AI克隆的声音。

除了可以运行web程序调试，还有功能更为丰富的工具箱可以自行试试。启动工具箱：python demo_toolbox.py -d <datasets_root>

三、一点感想

随着AI、元宇宙（AR/VR）技术的普及，虚拟世界的内容和形式都显得越来越真实，和真实世界的边界越来越模糊，交互也越来越容易。一方面，人类活动的疆界越来越大了，生活越加丰富。另一方面，我们可能更容易迷失于虚拟事物中，乱花渐欲迷人眼！

类似与AI模型从海量数据中，发现本质特征做合理的决策的过程，我们也需要维护好自己的“信息筛选及决策系统”，去客观地认识事物及笃定内心深处的追求。

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