V2EX 10月13日 15:01
打造个性化中文有声小说项目:声音克隆与AI生成
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本项目旨在打造一个能够克隆自定义声音、批量生成中文有声小说的项目。核心需求包括克隆自然流畅、语气生动的声音,并能控制节奏、停顿和情绪,以达到类似相声的“说学逗唱”风格。计划采用本地PyTorch+CUDA进行训练和推理,并考虑使用RTX 3060或RTX 3060Ti显卡。技术路线分为快速上手路线(使用Suno Bark等大模型)和高可控路线(训练VITS/Coqui-TTS等模型)。文章讨论了显卡选型、显存优化技巧以及“相声风格”语音的实现方法,目标是实现家用机上稳定生成高质量有声小说音频。

🔊 **声音克隆与自然生成**:项目核心在于克隆用户自定义(或受欢迎的配音演员)的中文声音,并实现高度自然、生动且富有情感的语音合成。这不仅要求声音听起来不机械,更能模拟人类说话时的细微之处,如停顿、语气变化和笑声,为有声小说提供沉浸式体验。

🎭 **“相声风格”的语气控制**:为了达到类似相声的“说学逗唱”的语气效果,项目需要能够精细控制语音的节奏、停顿和情绪表达。这意味着需要引入能够实现风格迁移或韵律(prosody)控制的技术,使生成的语音能够灵活地适应不同场景和角色需求。

💻 **本地化训练与显卡选型**:项目计划在本地使用PyTorch和CUDA进行模型训练与推理。对于显卡选择,RTX 3060(12GB显存)或RTX 3060Ti(8GB显存)被考虑,并探讨了在有限显存下进行TTS/声音克隆任务的可行性。显存容量在TTS场景下被认为是比算力更关键的因素,尤其是在进行轻量微调时。

⚙️ **技术路线与优化策略**:项目探索了两条技术路线:一是快速上手路线,利用Suno Bark等大模型直接生成多情感语音;二是高可控路线,通过Speaker Encoder、VITS/Coqui-TTS、HiFi-GAN等管线进行训练,以实现稳定音色和语调的生成。同时,文章也提及了在显存有限的情况下,将采用fp16、LoRA、梯度累积等优化技术来提升训练和推理效率。

V 友们好,最近想自己做一个 中文有声小说项目,希望呻吟自然流畅、语气生动、有停顿、笑声这些表达。目标是 克隆自定义声音(我自己或一些受欢迎的配音),然后批量生成小说音频。


💡 我的需求大致是:

    先克隆/微调一个中文声音,让声音自然、不机械。风格希望像相声那种“说学逗唱”的语气——要能控制节奏、停顿、情绪。后期做有声小说输出

🖥️ 当前设备配置:


🔧 初步技术路线:

我目前查下来主要有两条思路:

    快速上手路线(生成类)

      使用 Suno Bark 或类似大模型,直接生成多情感中文语音;适合先试效果、调节 prompt 实现“相声语气”;缺点是声音不一定稳定、不可控。

    高可控路线(训练类)

      管线:Speaker Encoder → VITS / Coqui-TTS → HiFi-GAN ;录制 20 ~ 60 分钟高质量音频做微调;目标是克隆稳定音色、能生成自然语调的中文语音;支持 prosody / style token 控制节奏语气。

计划在本地用 PyTorch + CUDA 训练/推理,显存有限的话准备上 fp16 + LoRA + 梯度累积 等优化。


❓ 想请教 V 友们:

    3060 12GB 或 3060Ti 8GB 能胜任 TTS / 声音克隆任务?

      听说显存容量在 TTS 场景下比算力更关键,想听下大家的实测经验。

    如果只做轻量微调(不从零训练),3060Ti 是否足够?

    有没有人实际在本地跑过 Bark / VITS / Coqui-TTS / HiFi-GAN 这类项目?

      推理速度和显存占用大概怎样?有没有推荐的显存优化技巧?

    对于“相声风格”的语音,有没有成熟的风格迁移或 prosody 控制方法?


✅ 目标:

能在家用机上稳定生成相声风格的有声小说音频,自己做声音模型和后期,长期迭代。


大家有做过类似声音克隆 / 本地 TTS 项目的,求分享经验和显卡选型建议 🙏

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