今天給大家帶來幾款AI語音克隆技術的硬核分享，包括本地部署教程，還有超方便的一鍵啟動整合包。無論你是技術小白還是資深玩家，這篇干貨都能讓你輕松上手，克隆出屬于自己的專屬語音！

 

1. Index-TTS：語音克隆界的“省心王者”

在AI語音克隆圈子里，Index-TTS絕對是“懶人福音”。它強不強？我說了不算，你們體驗了才知道！

簡介：

只需要一段語音樣本+你的文案，就能直接生成克隆后的語音。比起CosyVoice還得額外輸入語音對應的文本，Index-TTS直接省掉這一步，簡單到飛起，操作更人性化。
官方定位是：工業級可控高效零樣本文本轉語音系統。

亮點：

• 超強技術：基于XTTS和Tortoise打造的GPT風格TTS模型，融合拼音糾錯（漢字發音更準）、標點停頓控制（節奏隨心調）。
• 升級模塊：優化了說話人特征表示，集成BigVGAN2提升音質，經過數萬小時數據訓練，性能吊打XTTS、CosyVoice2、Fish-Speech和F5-TTS。
• 中文適配：漢字+拼音混合建模，快速修復發音問題；順應條件編碼器+BigVGAN2解碼器，音色相似度拉滿，音質更穩。

 

 

 

本地部署教程：

需要提前準備好Miniconda和git工具

 

克隆代碼

git clone https://github.com/index-tts/index-tts.git

cd index-tts

創建虛擬環境
conda create -n index-tts python=3.10
conda activate index-tts

打開requirements.txt文件，注釋掉WeTextProcessing
WeTextProcessing會報錯，后面再來單獨安裝它。
pip install -r requirements.txt

安裝torch以及cuda支持的輪子
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121

再來安裝WeTextProcessing
pip install WeTextProcessing --no-deps

pip install ffmpeg-python

提示可能缺少模塊importlib_resources的話
pip install importlib_resources



下載模型到當前目錄的checkpoints目錄下
linux系統指令
wget https://huggingface.co/IndexTeam/Index-TTS/resolve/main/bigvgan_discriminator.pth -P checkpoints
wget https://huggingface.co/IndexTeam/Index-TTS/resolve/main/bigvgan_generator.pth -P checkpoints
wget https://huggingface.co/IndexTeam/Index-TTS/resolve/main/bpe.model -P checkpoints
wget https://huggingface.co/IndexTeam/Index-TTS/resolve/main/dvae.pth -P checkpoints
wget https://huggingface.co/IndexTeam/Index-TTS/resolve/main/gpt.pth -P checkpoints
wget https://huggingface.co/IndexTeam/Index-TTS/resolve/main/unigram_12000.vocab -P checkpoints

Windows系統指令
curl -L https://huggingface.co/IndexTeam/Index-TTS/resolve/main/bigvgan_discriminator.pth -o checkpoints\bigvgan_discriminator.pth
curl -L https://huggingface.co/IndexTeam/Index-TTS/resolve/main/bigvgan_generator.pth -o checkpoints\bigvgan_generator.pth
curl -L https://huggingface.co/IndexTeam/Index-TTS/resolve/main/bpe.model -o checkpoints\bpe.model
curl -L https://huggingface.co/IndexTeam/Index-TTS/resolve/main/dvae.pth -o checkpoints\dvae.pth
curl -L https://huggingface.co/IndexTeam/Index-TTS/resolve/main/gpt.pth -o checkpoints\gpt.pth
curl -L https://huggingface.co/IndexTeam/Index-TTS/resolve/main/unigram_12000.vocab -o checkpoints\unigram_12000.vocab

最后運行gradio網頁
python webui.py

 

食用教程:

①上傳一段想要克隆音色的參考音頻，②上傳文案。③生成語音即可

 

 

 

2. MegaTTS3：官方限制太多，勸退體驗

我興沖沖地把MegaTTS3部署到本地，結果發現官方直接鎖死了npy音色文件。想用？得先把參考音頻發給他們，他們生成npy文件給你才能用。這操作簡直是“脫褲子放屁”，項目發展基本上被限制得死死的。
部署測試浪費了我不少時間，教程寫了一半直接作廢。直接pass。

 

 

 

3. Spark-TTS：高效+高質量的語音克隆新星

簡介：

Spark-TTS是基于大型語言模型（LLM）的文本轉語音系統，簡單高效又自然，兼顧研究和生產需求。

亮點：

• 極簡架構：基于Qwen2.5打造，無需流匹配等復雜模型，直接從LLM預測代碼重建音頻，效率拉滿。
• 零樣本克隆：無需特定訓練數據，就能復制說話者音色，支持跨語言和代碼切換，靈活性爆棚。
• 雙語支持：中英文無縫切換，合成自然度超高。
• 可控生成：支持調整性別、音調、語速，輕松打造虛擬說話人。

 

 

 

本地部署教程：

 

克隆代碼到本地

git clone https://github.com/SparkAudio/Spark-TTS.git
cd Spark-TTS

創建虛擬環境
conda create -n sparktts -y python=3.10
conda activate sparktts

下載依賴
pip install -r requirements.txt
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121


模型下載
通過python下載：
from huggingface_hub import snapshot_download

snapshot_download("SparkAudio/Spark-TTS-0.5B", local_dir="pretrained_models/Spark-TTS-0.5B")

通過 git clone 下載：
mkdir -p pretrained_models

(windows下，直接mkdir pretrained_models)

# 你需要先去安裝git lfs工具 (https://git-lfs.com)
git lfs install

git clone https://huggingface.co/SparkAudio/Spark-TTS-0.5B pretrained_models/Spark-TTS-0.5B


調用gradio運行網頁界面
python webui.py --device 0

 

食用教程：

①上傳一段想要克隆音色的參考音頻，②上傳參考音頻的文本內容，③輸入你的文案內容，④生成音頻。 操作過程和CosyVoice類似，都是需要輸入參考音頻文本內容

 

 

 

一鍵整合包

想要省去繁瑣步驟？公眾號回復以下關鍵詞即可獲取對應一鍵包：

• index-tts 或 indexTTS
• Spark-TTS 或 SparkTTS

下載即用，解壓就能跑，無任何限制、不需激活，6G顯存輕松駕馭，放心開搞！

 

 

這三款AI語音克隆技術各有千秋，Index-TTS省心高效，Spark-TTS靈活強大，MegaTTS3……嗯，自求多福吧。快動手試試，打造屬于你的專屬語音吧！有任何問題都可以在星球留言快速得到支持，公眾號信息太多看不過來。

 

另外附上之前的語音克隆文章

CosyVoice

https://mp.weixin.qq.com/s/9jkz-HUAcl3ywTI9PKv9yQ

GPT-SoVITS V2

https://mp.weixin.qq.com/s/9M3v3fkP7TDd19MiRjJ8Nw