在音频制作与内容创作领域,AI技术的应用正以前所未有的速度改变着游戏规则。其中,人声音色克隆技术作为一项创新突破,不仅为创作者们提供了无限可能,还极大地丰富了多媒体内容的呈现形式。 今天,我们就来揭秘这一领域的佼佼者——巨推管家人声音色克隆软件的使用指南,带你领略这项技术的独特魅力。 无论是想要模仿名人声音进行趣味恶搞,还是为企业宣传片定制专属旁白,亦或是个人项目中的创意表达,巨推管家都能轻松胜任,满足多样化的需求场景。 点击进入下一级页面,“AI视频生成系列”中隐藏着我们今天的秘密武器——人声音色克隆编辑器。
训练 9874:GPT-SoVITS WebUI,主界面 9873:UVR5-WebUI,人声/伴奏分离和混响去除 9872:语音合成(推理),最终的使用模型 9871:校对工具,音频切片后的校对 9880 UVR5-WebUI,在这个页面,上传你准备的音频文件,其中模型选择HP2_all_vocals,最后就可以执行了,成功后,在output/uvr5_opt目录会生成两个文件,其中vocal_开头的是纯净的人声文件
在AI技术重塑音频创作生态的2025年,人声音色克隆已从实验室走向大众创作领域。从短视频配音到虚拟歌手制作,从有声书录制到跨语言内容本地化,这项技术正在重新定义声音的价值。 本文将深度解析三款具有行业标杆意义的工具,其中包含巨推管家人声音色克隆软件,以及两款国际顶尖解决方案,带您领略技术前沿的突破性应用。 一、巨推管家人声音色克隆软件作为国内首个实现"10秒极速克隆"的商业化平台,巨推管家凭借其自研的WaveNet-Pro声纹编码器,在中文语音克隆领域树立了新标杆。 金融级安全的声音克隆平台针对银行、政务等对数据安全要求极高的领域,Resemble AI推出的企业版解决方案创造了多个行业第一:联邦学习架构:所有语音训练在本地设备完成,数据永不离开机构内网声纹活体检测 建议创作者在使用时重点关注:获得声音主体的明确授权在合成语音中添加不可移除的数字水印避免在医疗、法律等敏感场景使用AI语音在技术民主化的浪潮中,声音克隆工具正成为新一代内容创作者的"数字乐器"。
温馨提示公众号已开启留言功能哦, 所需要的模型和插件工作流都放在文件夹啦~,点击上方蓝色字,回复关键字【人声】领取本期整合包,支持windows和mac版本资料~~码字不易,希望大家点赞收藏在看~~ AI -15秒的视频素材,把他转成MP3,网址是这个,免费的 https://www.freeconvert.com/zh/mp4-to-mp3/download 如果还想要更高的要求,去掉杂音部分,只提取人声 ,可以使用海螺的人声提取,免费,且非常迅速,也就是几秒钟就转完了,网址是这个 https://www.minimaxi.com/audio/voice-isolator 实际上我们RVC本身就具备这个能力 2、将歌曲或者人声进行分离 点击上传MP3,选择HP3,导出选择wav,点击转换就好了 3.开始训练,参数如下 把声音分离后的路径,也就是你10分钟的素材的路径填写进来,单独一个文件夹就可以了 4.提取音高 ,点击转换即可,伴奏转换完,放在opt文件夹下面,选择vocal文件即可 7,使用AI视频制作一个唱歌的效果 帮我生成一个视频:图片里的动漫人物正在唱歌
水文一篇,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 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。 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。
摘要: 2025-2026年,AI语音合成技术突飞猛进,AI假访谈、AI假播客、AI换声诈骗等新型风险层出不穷。传统音频审核方案无法识别AI合成内容,企业急需专业的AI音频鉴别能力。 产品快速了解:腾讯云音频内容安全产品介绍 | 限时特惠活动 AI合成语音:一个被低估的风险 你可能不知道,现在的AI语音合成技术已经能做到以下程度: 少量声音样本即可克隆一个人的音色 AI生成的播客、有声读物人耳几乎无法分辨 传统的音频审核只能识别"说了什么坏话",但无法判断"这段话是人说的还是AI说的"。 这正是AI生成语音鉴别技术的价值所在。 一、市场上有哪些方案? 目前市场上能提供AI生成语音鉴别能力的产品并不多。 合成声纹与真人声纹的细微差异 频谱分析:在频域层面检测AI生成音频特有的模式和痕迹 持续迭代:服务持续更新,适应不断升级的AI语音生成模型 三、为什么企业不应该选择"自建"? 鉴伪,刻不容缓 AI语音合成技术只会越来越强,等到被"AI假音频"伤害后才采取行动,代价将远大于提前预防。
这次给我印象最深刻的是,人声的真实感。 AI就更唱不出来这种嗓音了。我们很多时候说一首歌有AI味,和嗓音都有脱不开的关系。AI唱高音经常直直愣愣地就顶上去了,一点都没有人类那种血肉之嗓的爆发力。 但是这次的Minimax,不太一样。。。 这真是AI能发出的声音吗。。。 不仅如此。 你还能在这首歌里听到人声的磨砂感和颗粒感。 能听到每一次吐字的口齿摩擦,每一句之间的吸气呼气。 虽然说和林肯公园主唱的嗓音还是没法比,但是在一众AI里,说吊打也是没什么问题。 然后再听一下这首。 这次我换了一个温柔点的风格,讲的是人机恋。 曲风方面,之前我会教你用一个结构化的提示词和AI聊,像这样。 请用 300 字以内、中文、分号分隔的格式,输出可直接喂给 AI 音乐模型的提示词。
AI复活其实就是三个步骤:● 克隆逝者的声音:本教程手把手教你如何简单的克隆一个人的声音● 克隆逝者的说话方式:这个本质上可以使用大量需要克隆的人物语言,让大模型去学习。 免费白嫖AI声音克隆这里可以直接打开我准备好的Colab页面,里面已经包含了需要运行的代码和要下载的模型:代码:https://colab.research.google.com/drive/1CXdG3bvoZt7fSVuUaG41aWpn1SUkVjJu ,然后把”instrument“文件删除掉:切割音频并校准得到人声音频后,需要对人声进行相应的校准。 训练完成后,可以看到目录下生成的两个模型文件,这时候可以下载到本地中,下次想用就不需要重新训练了:模型生成新的语言文本得到模型之后,怎么利用AI克隆的声音讲出新的语言呢?这里就需要进行模型推理。 ● 点击生成总结其实“AI复活”的技术并不复杂,普通人根据上面我的步骤就可以自己简单实现一个,其主要用到的就是声音克隆技术和图片动图技术。
这可并不是笔者在这儿危言耸听,而是谷歌本月开创性地推出了一款名为“Tacotron 2”的全新文字转语音系统,它具有惊人的发音准确性,且实际文本阅读效果几乎同真人声音无法区分。 同谷歌正在研发的其他核心AI技术不同,“Tacotron 2”不仅仅是某种一直停留在实验室阶段的技术,而是将对公司其他产品起到立竿见影的作用。
语音合成与克隆:TTS 系统的一个关键功能是语音克隆,即可以通过少量的目标语音样本生成该人物的语音。 虚拟角色配音与直播:Index-TTS 可以为虚拟角色配音,尤其在虚拟主播和AI主播领域,可以通过克隆某个知名主播的声音为虚拟角色进行播报和对话。技术实现原理1. rate', 150)# 设置音量engine.setProperty('volume', 1.0)# 生成语音并播放engine.say("Hello, welcome to the world of AI , "output.wav")未来发展方向个性化和高质量语音克隆:随着 生成对抗网络 和 深度学习 技术的不断进步,未来的语音克隆将更加自然,能够模拟更复杂的语音特征,如情感变化、语气语调的变化等。 跨语言克隆:随着多语言语音合成模型的开发,未来的语音克隆将支持多种语言和口音,从而适应全球不同市场的需求。
y 超神经 场景描述:在全球都开启远程办公、远程上课之际,一位外国工程师受不了每天的视频会议,于是用 AI 技术「克隆」了一个自己,替他去开会。 而这项技术如果被学生们所用,那么后果…… 关键词:远程办公 视频会议 AI 克隆 这场席卷全球的疫情,各个公司改为远程办公,各大高校也相继关闭校园,转为在线网课。 克隆一个自己的 AI,替我开会 视频会议并不是适合所有人,Twitter 上有人吐槽现在是活在 Zoom 的世界。 ? 所以,他脑洞大开,建立了一个 AI 驱动的克隆项目 Zoombot,可以克隆一个自己的虚拟形象,参加视频会议。 提醒:非专业人士,请勿模仿 不过现在,有了 AI 克隆技术,逃网课也可以变得很高级。 根据 Reed 提供的「克隆」指南,只需要 7 步,就能轻轻松松制造虚拟的自己。 1.
嗨,我是小华同学,专注解锁高效工作与前沿AI工具!每日精选开源技术、实战技巧,助你省时50%、领先他人一步。免费订阅,与10万+技术人共享升级秘籍! 痛点场景每个人都有独特表达风格,但 AI 通常是千人一面,WeClone 可以让 AI 拥有「你」的语言风采。聊天数据零散分布,项目提供完整一站式流水线,从导出、清洗、模型微调到部署都有指引。 ,机器人声音更真实平台覆盖广支持 WeChat、Telegram、QQ、企微、飞书等,支持后续扩展使用简便提供导出、清洗、训练、部署脚本,适合非机器学习专业用户界面效果演示 ⚠ 此部分展示 WeClone 办公助手:整合个人习惯与语言风格,训练为个人专属 AI 辅助工具,如日程、提醒等与同类项目对比项目WeClone类似 AI 聊天助手(如 Replika 或 ChatGPT 插件)个性话语言训练✅ 支持好友聊天记录训练 ❌ 多为通用大模型,对你不具备专属风格语音克隆✅ 高保真度克隆❌ 多为标准语音,不贴合个人声纹隐私控制✅ 本地处理 + presidio 过滤❌ 多依赖云端,隐私难掌控集成平台✅ WeChat、Telegram
最近在追日剧《轮到你了》,最新的15集里,二阶堂给翔太制作了一个菜奈的AI,是个手机app,界面非常简单,采用的是聊天机器人的界面,只不过是语音聊天的方式,此AI学习了菜奈的声音跟语言风格。 ? 03 使用 如果想自己动手训练一个属于自己的文本转语音AI,可以查找谷歌Tacotron的开源代码,自己修改训练。 如果不想这么麻烦,我们可以选择API调用的方式,百度ai或者讯飞都提供了类似的功能,声音也有多种风格可选。 图像领域有风格迁移技术,受此启发,谷歌发布了一个可以克隆任何人声音的模型。 综上,一款可以克隆任何人声音的AI即将诞生。
还有这首 AI 新编版《世界赠与我的》!模仿王菲空灵仙嗓也太到位了吧,完全不一样的旋律,一样的嘎嘎好听,宁静中带一点哀伤的意境拿捏得简直了! 模仿碧梨的慵懒声线,确定不是碧梨本人在唱? 网友爆改 rap 版 YouTube 亿播神曲《Plastic Love》: YuE(乐):开源版 Suno AI 上述所有让网友跪着听的炸裂神曲,全都出自港科大和音乐圈 DeepSeek —— Multimodal 这不仅避免了离散 token 的信息损失问题,得以精准捕捉细腻人声,还保证了轨间对齐和端到端。 这也带来了本文开头的风格克隆(Style Cloning)、声音克隆(Voice Cloning)、风格迁移(Style Transfer)的相应能力,模仿王菲、碧梨甚至爆改 Rap 版 City Pop 在人声音域上(下图数字越大音域越宽广),YuE 与国际领先的 Suno、Udio 处于同一水平线。 在生成时长上,YuE 也位于国际领先水平。
摘要: 2025年以来,AI换声诈骗案件呈爆发式增长——不法分子利用少量声音样本即可克隆一个人的音色,伪造亲友求助电话、仿冒客服指令实施诈骗。 传统的内容审核无法识别这些"听起来完全正常"的AI合成语音。腾讯云AMS的音频AI生成识别服务,基于声纹比对与频谱分析技术,为企业和个人提供AI语音鉴伪能力。 AI换声诈骗的典型手法: 手法 说明 亲友冒充 用AI克隆亲人/朋友的声音求助 领导冒充 仿冒公司领导声音下达指令 客服冒充 模拟银行/平台客服语音诱导操作 身份冒充 用AI合成特定人声进行身份验证欺诈 传统审核方式 为什么失效 文本关键词过滤 AI合成语音"说"的是正常话,没有违规关键词 音转文审核 转写后的文本完全正常 人工审核 人耳无法分辨高质量AI合成语音 问题本质:AI换声诈骗的"违规"不在于 腾讯云AMS AI生成识别的技术方案 核心技术:声纹比对 + 频谱分析 技术 原理 作用 声纹比对 分析音频中的声纹特征,识别AI合成声纹与真人声纹的细微差异 判断"是不是真人的声音" 频谱分析 在频域层面检测
摘要: 从需要大量录音样本到仅需少量声音即可克隆,AI语音克隆技术的进化速度超乎想象。这项技术在带来便利的同时,也为企业带来了前所未有的安全风险。 本文分析AI语音克隆技术的最新发展趋势,并提出企业构建音频真实性防线的系统化方案。 产品快速了解:腾讯云音频内容安全产品介绍 | 限时特惠活动 AI语音克隆技术进化时间线 时间 技术里程碑 克隆所需样本 2019 SV2TTS 数秒级 2021 VITS 数分钟训练 2023 SoVITS 严重程度 商业决策欺诈 伪造CEO语音指令 ⚠️⚠️⚠️⚠️⚠️ 客户诈骗 冒充客服诱骗客户 ⚠️⚠️⚠️⚠️ 声誉攻击 制作虚假的"内部录音"泄露 ⚠️⚠️⚠️⚠️ 知识产权侵犯 未授权使用企业代言人声音 克隆 频谱分析 发现AI合成的技术痕迹 持续迭代 跟进最新克隆技术发展 第二层:验证防线——多因素确认 措施 说明 多因素认证 语音+密码+生物特征多重验证 回拨确认 重要指令通过已知号码回拨确认 暗号验证
团子DanGo.ai(https://dango.ai/)——微博网友@无吔学生近期利用AI技术做的这个能分离音频轨道的网站火了。 在音乐分离这一领域,实际上已经有一些免费的AI工具。 利用AI技术并通过上千首歌曲数据的训练,用户只需要上传歌曲,等待1分钟,目前就可以提取歌曲中的伴奏、人声、钢琴、贝斯、鼓点等多音轨压缩文件,效果要好于Au或者GoldWave之类的传统音频处理软件。 作者解释,这是因为人声会和某些相同频率的乐器重叠,单纯的抠除这个频率,不光会消除人声,也会消除在这个频率里的乐器。 而根据歌曲的不同,人声/和声所在的频率也并非固定,这就导致提取出的伴奏不但效果糟糕,而且仍然带着部分残余的人声。 “当然,也有一些人发现,歌曲中的人声录音一般是单声道的,而歌曲的乐器未必是这样。 现在它非常懂得歌曲,理解歌曲中各个乐器的存在,也能谨慎细心的剥离开人声和伴奏,从而最大程度的保留各个音轨的质量。” 目前,用户可用团子 DanGo.ai 网站试听5首分离的多音轨歌曲。
从项目说明看,它的核心能力主要包括: •视频配音:支持转写、翻译、重新配音,并重新封装回 MP4 •人声分离:内置 demucs,可把人声与背景音乐拆开,尽量保留原始背景氛围 •声音克隆:只需约 3 秒音频片段 这对于以下场景非常关键: •需要保持频道声音风格统一 •想做固定 narrator 角色 •想复制特定说话质感 •需要不同语言版本但保持品牌听感 第三,强调成片音频质量 人声分离与逐段混音能力说明,OmniVoice 如果你更在意下面这些事情,OmniVoice Studio 会很有吸引力: •想在本地搭一个高质量 AI 配音工作台 •很在意声音克隆、声音设计与风格控制 •需要对音轨进行更精细的后期调节 •希望保留原视频背景音氛围 1)定位不同:一个偏声音制作,一个偏视频本地化 •OmniVoice Studio 的中心是“声音生产能力”,尤其是本地配音、声音克隆和音频后期控制。 •新声音设计 •本地推理 •人声分离 •分段混音 后者的核心竞争力来自: •词级识别 •更专业的字幕切分 •术语一致性管理 •更自然的翻译流程 •自动化一体化交付 3)交付对象不同:创作团队 vs 本地化流水线团队
它整合了目前开源界最强的语音模型,把 “视频下载 -> 人声分离 -> 字幕识别 -> 文本翻译 -> 声音克隆配音 -> 视频合成” 这一整套流程,打包成了一个本地软件。 它把 AI 语音领域最先进的几个模型(WhisperX, F5-TTS, CosyVoice)完美地缝合在了一起。 翻译 • 100多种语言翻译 • 支持字幕文件(ASS、SSA、SRT等) • 实时语音识别和翻译 4、语音生成 • 选项:Edge-TTS、F5-TTS、CosyVoice、kokoro • 使用名人声音制作播客和多语言支持 它把原本付费的 AI 技能工作流,变成了每个人电脑里都能运行的普通工具。虽然本地部署对显卡有一定要求,但相比于长期租用商业 API 的费用,还是好很多的。 如果你正在做视频、多语言内容、AI 配音 — 那这个项目,值得你花一个周末认真跑一遍。
在视频剪辑工作中,假设我们拿到了一段电影或者电视剧素材,如果直接在剪辑的视频中播放可能会遭遇版权问题,大部分情况需要分离其中的人声和背景音乐,随后替换背景音乐进行二次创作,人工智能AI库Spleeter 可以帮我们完成大部分素材的人声和背景音乐的分离流程。 Spleeter的模型源来自最大的音乐网站Deezer,底层基于深度学习框架Tensorflow,它可以通过模型识别出素材中的背景音乐素材,从而判断出哪些是背景音乐,哪些是外部人声。 Spleeter分离人声和背景音乐 Spleeter同时支持视频和音频文件的人声和背景音乐分离,Spleeter自带三种预训练模型: 1、人声&伴奏声分离模型 2 stems,分离出两个音轨 ,除了影视剧素材的人声和背景音乐分离的二次创作,如果是在外部环境录制的Vlog,环境音非常嘈杂,而又不得不现场录音,那么使用Spleeter也可以将人声从环境音中分离出来,节省了二次录制画外音的环节。