一种基于GPT-SoVITS模型的音色克隆转换方法

本发明公开一种基于GPT‑SoVITS模型的音色克隆转换方法，包括以下步骤：S1：数据准备；准备同音色的语音数据，包括原始语音和对应的文本内容；这些语音数据用于训练GPT‑SoVITS模型；S2：数据处理；将语音数据文件进行切片处理，并且对语音切片文件进行文本的数据标注；S3：模型训练；使用准备好的数据训练GPT‑SoVITS模型；在训练过程中，GPT‑SoVITS模型学习如何将文本内容转换为对应音色特征的语音；S4：语音生成；在GPT‑SoVITS模型训练完成后，通过输入任意文本或语音内容，GPT‑SoVITS模型根据文本或语音内容生成对应的语音。本发明通过更加少量的语音素材库，来克隆生成更加高质量、更加逼真的语音。