Skip to content

Commit c8a2adf

Browse files
Add files via upload (RVC-Boss#978)
1 parent a9cd8b6 commit c8a2adf

File tree

1 file changed

+263
-0
lines changed

1 file changed

+263
-0
lines changed

docs/tr/README.md

+263
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -0,0 +1,263 @@
1+
<div align="center">
2+
3+
<h1>GPT-SoVITS-WebUI</h1>
4+
Güçlü Birkaç Örnekli Ses Dönüştürme ve Metinden Konuşmaya Web Arayüzü.<br><br>
5+
6+
[![madewithlove](https://img.shields.io/badge/made_with-%E2%9D%A4-red?style=for-the-badge&labelColor=orange)](https://github.com/RVC-Boss/GPT-SoVITS)
7+
8+
<img src="https://counter.seku.su/cmoe?name=gptsovits&theme=r34" /><br>
9+
10+
[![Open In Colab](https://img.shields.io/badge/Colab-F9AB00?style=for-the-badge&logo=googlecolab&color=525252)](https://colab.research.google.com/github/RVC-Boss/GPT-SoVITS/blob/main/colab_webui.ipynb)
11+
[![License](https://img.shields.io/badge/LICENSE-MIT-green.svg?style=for-the-badge)](https://github.com/RVC-Boss/GPT-SoVITS/blob/main/LICENSE)
12+
[![Huggingface](https://img.shields.io/badge/🤗%20-Models%20Repo-yellow.svg?style=for-the-badge)](https://huggingface.co/lj1995/GPT-SoVITS/tree/main)
13+
[![Discord](https://img.shields.io/discord/1198701940511617164?color=%23738ADB&label=Discord&style=for-the-badge)](https://discord.gg/dnrgs5GHfG)
14+
15+
16+
[**İngilizce**](./README.md) | [**Çince (Basitleştirilmiş)**](./docs/cn/README.md) | [**Japonca**](./docs/ja/README.md) | [**Korece**](./docs/ko/README.md)
17+
18+
</div>
19+
20+
---
21+
22+
## Özellikler:
23+
24+
1. **Sıfır Örnekli Metinden Konuşmaya:** 5 saniyelik bir vokal örneği girin ve anında metinden konuşmaya dönüşümünü deneyimleyin.
25+
26+
2. **Birkaç Örnekli Metinden Konuşmaya:** Daha iyi ses benzerliği ve gerçekçiliği için modeli yalnızca 1 dakikalık eğitim verisiyle ince ayarlayın.
27+
28+
3. **Çapraz Dil Desteği:** Eğitim veri setinden farklı dillerde çıkarım, şu anda İngilizce, Japonca ve Çinceyi destekliyor.
29+
30+
4. **Web Arayüzü Araçları:** Entegre araçlar arasında vokal eşliğinde ayırma, otomatik eğitim seti segmentasyonu, Çince ASR ve metin etiketleme bulunur ve yeni başlayanların eğitim veri setleri ve GPT/SoVITS modelleri oluşturmalarına yardımcı olur.
31+
32+
**[Demo videomuzu](https://www.bilibili.com/video/BV12g4y1m7Uw) buradan izleyin!**
33+
34+
Görünmeyen konuşmacılar birkaç örnekli ince ayar demosu:
35+
36+
https://github.com/RVC-Boss/GPT-SoVITS/assets/129054828/05bee1fa-bdd8-4d85-9350-80c060ab47fb
37+
38+
**Kullanıcı kılavuzu: [Basitleştirilmiş Çince](https://www.yuque.com/baicaigongchang1145haoyuangong/ib3g1e) | [İngilizce](https://rentry.co/GPT-SoVITS-guide#/)**
39+
40+
## Kurulum
41+
42+
Çin bölgesindeki kullanıcılar için, tam işlevselliği çevrimiçi olarak deneyimlemek üzere AutoDL Bulut Docker'ı kullanmak için [buraya tıklayabilirsiniz](https://www.codewithgpu.com/i/RVC-Boss/GPT-SoVITS/GPT-SoVITS-Official).
43+
44+
### Test Edilmiş Ortamlar
45+
46+
- Python 3.9, PyTorch 2.0.1, CUDA 11
47+
- Python 3.10.13, PyTorch 2.1.2, CUDA 12.3
48+
- Python 3.9, PyTorch 2.2.2, macOS 14.4.1 (Apple silikon)
49+
- Python 3.9, PyTorch 2.2.2, CPU cihazları
50+
51+
_Not: numba==0.56.4, py<3.11 gerektirir_
52+
53+
### Windows
54+
55+
Bir Windows kullanıcısıysanız (win>=10 ile test edilmiştir), [önceden paketlenmiş dağıtımı](https://huggingface.co/lj1995/GPT-SoVITS-windows-package/resolve/main/GPT-SoVITS-beta.7z?download=true) indirebilir ve GPT-SoVITS-WebUI'yi başlatmak için _go-webui.bat_ dosyasını çift tıklayabilirsiniz.
56+
57+
Çin bölgesindeki kullanıcılar, aşağıdaki bağlantılara tıklayıp "Bir kopya indir"i seçerek [0217 paketini](https://www.icloud.com.cn/iclouddrive/061bfkcVJcBfsMfLF5R2XKdTQ#GPT-SoVITS-beta0217) veya [0306fix2 paketini](https://www.icloud.com.cn/iclouddrive/09aaTLf96aa92dbLe0fPNM5CQ#GPT-SoVITS-beta0306fix2) indirebilirler.
58+
59+
_Not: 0306fix2 sürümü çıkarım hızını iki katına çıkarır ve referans metni olmayan moddaki tüm sorunları giderir._
60+
61+
### Linux
62+
63+
```bash
64+
conda create -n GPTSoVits python=3.9
65+
conda activate GPTSoVits
66+
bash install.sh
67+
```
68+
69+
### macOS
70+
71+
**Not: Mac'lerde GPU'larla eğitilen modeller, diğer cihazlarda eğitilenlere göre önemli ölçüde daha düşük kalitede sonuç verir, bu nedenle geçici olarak CPU'lar kullanıyoruz.**
72+
73+
1. `xcode-select --install` komutunu çalıştırarak Xcode komut satırı araçlarını yükleyin
74+
2. `brew install ffmpeg` veya `conda install ffmpeg` komutunu çalıştırarak FFmpeg'i yükleyin.
75+
3. Aşağıdaki komutları çalıştırarak programı yükleyin:
76+
77+
```bash
78+
conda create -n GPTSoVits python=3.9
79+
conda activate GPTSoVits
80+
81+
pip install -r requirements.txt
82+
```
83+
84+
### El ile Yükleme
85+
86+
#### Bağımlılıkları Yükleme
87+
88+
```bash
89+
pip install -r requirements.txt
90+
```
91+
92+
#### FFmpeg'i Yükleme
93+
94+
##### Conda Kullanıcıları
95+
96+
```bash
97+
conda install ffmpeg
98+
```
99+
100+
##### Ubuntu/Debian Kullanıcıları
101+
102+
```bash
103+
sudo apt install ffmpeg
104+
sudo apt install libsox-dev
105+
conda install -c conda-forge 'ffmpeg<7'
106+
```
107+
108+
##### Windows Kullanıcıları
109+
110+
[ffmpeg.exe](https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/blob/main/ffmpeg.exe) ve [ffprobe.exe](https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/blob/main/ffprobe.exe) dosyalarını indirin ve GPT-SoVITS kök dizinine yerleştirin.
111+
112+
### Docker Kullanarak
113+
114+
#### docker-compose.yaml yapılandırması
115+
116+
0. Görüntü etiketleri hakkında: Kod tabanındaki hızlı güncellemeler ve görüntüleri paketleme ve test etme işleminin yavaş olması nedeniyle, lütfen şu anda paketlenmiş en son görüntüleri kontrol etmek için [Docker Hub](https://hub.docker.com/r/breakstring/gpt-sovits) adresini kontrol edin ve durumunuza göre seçim yapın veya alternatif olarak, kendi ihtiyaçlarınıza göre bir Dockerfile kullanarak yerel olarak oluşturun.
117+
1. Ortam Değişkenleri:
118+
119+
- is_half: Yarım hassasiyet/çift hassasiyeti kontrol eder. Bu genellikle "SSL çıkarma" adımı sırasında 4-cnhubert/5-wav32k dizinleri altındaki içeriğin doğru şekilde oluşturulmamasının nedenidir. Gerçek durumunuza göre True veya False olarak ayarlayın.
120+
121+
2. Birim Yapılandırması,Kapsayıcı içindeki uygulamanın kök dizini /workspace olarak ayarlanmıştır. Varsayılan docker-compose.yaml, içerik yükleme/indirme için bazı pratik örnekler listeler.
122+
3. shm_size: Windows üzerinde Docker Desktop için varsayılan kullanılabilir bellek çok küçüktür, bu da anormal işlemlere neden olabilir. Kendi durumunuza göre ayarlayın.
123+
4. Dağıtım bölümü altında, GPU ile ilgili ayarlar sisteminize ve gerçek koşullara göre dikkatlice ayarlanmalıdır.
124+
125+
#### docker compose ile çalıştırma
126+
127+
```
128+
docker compose -f "docker-compose.yaml" up -d
129+
```
130+
131+
#### docker komutu ile çalıştırma
132+
133+
Yukarıdaki gibi, ilgili parametreleri gerçek durumunuza göre değiştirin, ardından aşağıdaki komutu çalıştırın:
134+
135+
```
136+
docker run --rm -it --gpus=all --env=is_half=False --volume=G:\GPT-SoVITS-DockerTest\output:/workspace/output --volume=G:\GPT-SoVITS-DockerTest\logs:/workspace/logs --volume=G:\GPT-SoVITS-DockerTest\SoVITS_weights:/workspace/SoVITS_weights --workdir=/workspace -p 9880:9880 -p 9871:9871 -p 9872:9872 -p 9873:9873 -p 9874:9874 --shm-size="16G" -d breakstring/gpt-sovits:xxxxx
137+
```
138+
139+
## Önceden Eğitilmiş Modeller
140+
141+
Önceden eğitilmiş modelleri [GPT-SoVITS Modelleri](https://huggingface.co/lj1995/GPT-SoVITS) adresinden indirin ve `GPT_SoVITS/pretrained_models` dizinine yerleştirin.
142+
143+
UVR5 (Vokal/Eşlik Ayırma ve Yankı Giderme, ayrıca) için, modelleri [UVR5 Ağırlıkları](https://huggingface.co/lj1995/VoiceConversionWebUI/tree/main/uvr5_weights) adresinden indirin ve `tools/uvr5/uvr5_weights` dizinine yerleştirin.
144+
145+
Çin bölgesindeki kullanıcılar, aşağıdaki bağlantıları girerek ve "Bir kopya indir"i tıklayarak bu iki modeli indirebilirler
146+
147+
- [GPT-SoVITS Modelleri](https://www.icloud.com.cn/iclouddrive/056y_Xog_HXpALuVUjscIwTtg#GPT-SoVITS_Models)
148+
149+
- [UVR5 Ağırlıkları](https://www.icloud.com.cn/iclouddrive/0bekRKDiJXboFhbfm3lM2fVbA#UVR5_Weights)
150+
151+
Çince ASR (ayrıca) için, modelleri [Damo ASR Modeli](https://modelscope.cn/models/damo/speech_paraformer-large_asr_nat-zh-cn-16k-common-vocab8404-pytorch/files), [Damo VAD Modeli](https://modelscope.cn/models/damo/speech_fsmn_vad_zh-cn-16k-common-pytorch/files), ve [Damo Punc Modeli](https://modelscope.cn/models/damo/punc_ct-transformer_zh-cn-common-vocab272727-pytorch/files) adreslerinden indirin ve `tools/asr/models` dizinine yerleştirin.
152+
153+
İngilizce veya Japonca ASR (ayrıca) için, modelleri [Faster Whisper Large V3](https://huggingface.co/Systran/faster-whisper-large-v3) adresinden indirin ve `tools/asr/models` dizinine yerleştirin. Ayrıca, [diğer modeller](https://huggingface.co/Systran) daha küçük disk alanı kaplamasıyla benzer etkiye sahip olabilir.
154+
155+
Çin bölgesindeki kullanıcılar, aşağıdaki bağlantıları girerek bu modeli indirebilirler
156+
157+
- [Faster Whisper Large V3](https://www.icloud.com/iclouddrive/0c4pQxFs7oWyVU1iMTq2DbmLA#faster-whisper-large-v3) ("Bir kopya indir"i tıklayarak)
158+
159+
- [Faster Whisper Large V3](https://hf-mirror.com/Systran/faster-whisper-large-v3) (HuggingFace ayna sitesi)
160+
161+
## Veri Seti Formatı
162+
163+
TTS açıklama .list dosya formatı:
164+
165+
```
166+
vocal_path|speaker_name|language|text
167+
```
168+
169+
Dil sözlüğü:
170+
171+
- 'zh': Çince
172+
- 'ja': Japonca
173+
- 'en': İngilizce
174+
175+
Örnek:
176+
177+
```
178+
D:\GPT-SoVITS\xxx/xxx.wav|xxx|en|I like playing Genshin.
179+
```
180+
181+
## Yapılacaklar Listesi
182+
183+
- [ ] **Yüksek Öncelikli:**
184+
185+
- [x] Japonca ve İngilizceye yerelleştirme.
186+
- [x] Kullanıcı kılavuzu.
187+
- [x] Japonca ve İngilizce veri seti ince ayar eğitimi.
188+
189+
- [ ] **Özellikler:**
190+
- [ ] Sıfır örnekli ses dönüştürme (5s) / birkaç örnekli ses dönüştürme (1dk).
191+
- [ ] Metinden konuşmaya konuşma hızı kontrolü.
192+
- [ ] Gelişmiş metinden konuşmaya duygu kontrolü.
193+
- [ ] SoVITS token girdilerini kelime dağarcığı olasılık dağılımına değiştirme denemesi.
194+
- [ ] İngilizce ve Japonca metin ön ucunu iyileştirme.
195+
- [ ] Küçük ve büyük boyutlu metinden konuşmaya modelleri geliştirme.
196+
- [x] Colab betikleri.
197+
- [ ] Eğitim veri setini genişletmeyi dene (2k saat -> 10k saat).
198+
- [ ] daha iyi sovits temel modeli (geliştirilmiş ses kalitesi)
199+
- [ ] model karışımı
200+
201+
## (İsteğe Bağlı) İhtiyacınız varsa, burada komut satırı işlem modu sağlanacaktır
202+
UVR5 için Web Arayüzünü açmak için komut satırını kullanın
203+
```
204+
python tools/uvr5/webui.py "<infer_device>" <is_half> <webui_port_uvr5>
205+
```
206+
Bir tarayıcı açamıyorsanız, UVR işleme için aşağıdaki formatı izleyin,Bu ses işleme için mdxnet kullanıyor
207+
```
208+
python mdxnet.py --model --input_root --output_vocal --output_ins --agg_level --format --device --is_half_precision
209+
```
210+
Veri setinin ses segmentasyonu komut satırı kullanılarak bu şekilde yapılır
211+
```
212+
python audio_slicer.py \
213+
--input_path "<orijinal_ses_dosyası_veya_dizininin_yolu>" \
214+
--output_root "<alt_bölümlere_ayrılmış_ses_kliplerinin_kaydedileceği_dizin>" \
215+
--threshold <ses_eşiği> \
216+
--min_length <her_bir_alt_klibin_minimum_süresi> \
217+
--min_interval <bitişik_alt_klipler_arasındaki_en_kısa_zaman_aralığı>
218+
--hop_size <ses_eğrisini_hesaplamak_için_adım_boyutu>
219+
```
220+
Veri seti ASR işleme komut satırı kullanılarak bu şekilde yapılır (Yalnızca Çince)
221+
```
222+
python tools/asr/funasr_asr.py -i <girdi> -o <çıktı>
223+
```
224+
ASR işleme Faster_Whisper aracılığıyla gerçekleştirilir (Çince dışındaki ASR işaretleme)
225+
226+
(İlerleme çubukları yok, GPU performansı zaman gecikmelerine neden olabilir)
227+
```
228+
python ./tools/asr/fasterwhisper_asr.py -i <girdi> -o <çıktı> -l <dil>
229+
```
230+
Özel bir liste kaydetme yolu etkinleştirildi
231+
232+
## Teşekkürler
233+
234+
Aşağıdaki projeler ve katkıda bulunanlara özel teşekkürler:
235+
236+
### Teorik
237+
- [ar-vits](https://github.com/innnky/ar-vits)
238+
- [SoundStorm](https://github.com/yangdongchao/SoundStorm/tree/master/soundstorm/s1/AR)
239+
- [vits](https://github.com/jaywalnut310/vits)
240+
- [TransferTTS](https://github.com/hcy71o/TransferTTS/blob/master/models.py#L556)
241+
- [contentvec](https://github.com/auspicious3000/contentvec/)
242+
- [hifi-gan](https://github.com/jik876/hifi-gan)
243+
- [fish-speech](https://github.com/fishaudio/fish-speech/blob/main/tools/llama/generate.py#L41)
244+
### Önceden Eğitilmiş Modeller
245+
- [Çince Konuşma Ön Eğitimi](https://github.com/TencentGameMate/chinese_speech_pretrain)
246+
- [Çince-Roberta-WWM-Ext-Large](https://huggingface.co/hfl/chinese-roberta-wwm-ext-large)
247+
### Çıkarım için Metin Ön Ucu
248+
- [paddlespeech zh_normalization](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleSpeech/tree/develop/paddlespeech/t2s/frontend/zh_normalization)
249+
- [LangSegment](https://github.com/juntaosun/LangSegment)
250+
### Web Arayüzü Araçları
251+
- [ultimatevocalremovergui](https://github.com/Anjok07/ultimatevocalremovergui)
252+
- [audio-slicer](https://github.com/openvpi/audio-slicer)
253+
- [SubFix](https://github.com/cronrpc/SubFix)
254+
- [FFmpeg](https://github.com/FFmpeg/FFmpeg)
255+
- [gradio](https://github.com/gradio-app/gradio)
256+
- [faster-whisper](https://github.com/SYSTRAN/faster-whisper)
257+
- [FunASR](https://github.com/alibaba-damo-academy/FunASR)
258+
259+
## Tüm katkıda bulunanlara çabaları için teşekkürler
260+
261+
<a href="https://github.com/RVC-Boss/GPT-SoVITS/graphs/contributors" target="_blank">
262+
<img src="https://contrib.rocks/image?repo=RVC-Boss/GPT-SoVITS" />
263+
</a>

0 commit comments

Comments
 (0)