本地部署超简单！免费开源的文本转语音神器Fish-Speech

Fish-Speech 是由 Fish Audio 团队开发的一款开源文本转语音（TTS）模型，它在多语言支持和性能方面取得了显著的突破，仅需15秒的音频样本，即可迅速实现声音克隆，生成与目标声音高度相似的语音。尤其是刚刚发布不久的1.4版本，在声音的细节、流畅性以及克隆相似度方面实现了显著提升，其训练数据量也从30万小时激增至70万小时，为前代的两倍多。此外，该模型现在全面支持包括中文在内的九种主流语言，允许用户将自己的独特声音转换为多种外语。

Fish Speech 对硬件的要求并不高，即便是4GB显存的普通家用电脑也能本地部署，流畅运行，可谓一大福利。

一、Fish-Speech 的优势

1. 多语言支持：Fish-Speech 提供了对多种语言的支持，使其能够满足不同语言用户的需求。

2. 性能优化：最新版本 1.4 显著提升了处理速度和延迟，提高了语音合成的效率。

3. 开源：作为一个开源项目，Fish-Speech 允许开发者自由地使用、修改和分发代码，促进了社区的协作和创新。

4. 易部署：根据提供的教程，Fish-Speech 可以相对容易地在本地环境中部署和运行，方便用户进行实验和开发。

5. WebUI 支持：通过 WebUI 界面，用户可以方便地进行训练和推理操作，提高了用户体验。

这些优势使得 Fish-Speech 成为一个强大且灵活的文本转语音解决方案。

Fish Speech也要在线体验版，其中内置了很多名人的声音模型，可以直接使用，不过次数有限制。

二、Fish-Speech 本地部署教程

前提要求：安装Anaconda。这个简单，下载安装一下就行

Conda 是一个开源的包管理系统和环境管理系统，它主要用于安装和管理软件包以及创建和维护不同的软件环境。

1. 创建 Python 虚拟环境

conda create -n fish-speech python=3.10

conda activate fish-speech

2. 安装 PyTorch

首先，手动安装大版本：

pip install D:xxxfish-speech-libstorch-2.4.1+cu121-cp310-cp310-win_amd64.whl --index-url https://pypi.org/simple -v

然后，安装小版本：

pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121

如果需要使用清华源（可能会下载失败）：

pip3 install torch torchvision torchaudio -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

3. 安装 Fish-Speech

pip3 install -e .

如果安装时提示清华源冲突，请先卸载清华源，或屏蔽 pip.ini 文件中的相关配置。

4. （可选）安装 Triton 加速

手动安装 Triton：

pip install D:xxxfish-speech-libstriton_windows-0.1.0-py3-none-any.whl --index-url https://pypi.org/simple -v

或通过 GitHub 安装：

pip install https://github.com/AnyaCoder/fish-speech/releases/download/v0.1.0/triton_windows-0.1.0-py3-none-any.whl

5. 准备模型文件

确保下载模型文件 model.pth 和 firefly-gan-vq-fsq-8x1024-21hz-generator.pth，并放置在以下路径：

D:workspacegithubfish-speechfish-speech-maincheckpointsfish-speech-1.4

6. 运行项目

双击 start.bat 启动训练推理 WebUI 管理界面。

7. 使用 WebUI 进行训练推理

• 点击 🧠 推理配置 页签，勾选“打开推理服务器”，显示推理界面已在 http://127.0.0.1:7862 上启动。

• 访问该页面即可进入推理界面使用。

最后，访问 http://localhost:7860 打开 WebUI 界面。

目前，仅支持 Windows、Linux系统和docker 安装。macOS暂不支持。感兴趣的话，可以去试试。

清空收藏夹系列（五）

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