继生成式文本大模型 Chatgpt，生成式图片 Stablediffusion 之后生成式语音 Text To Speech 在开源社区也出现了一匹黑马，就是 GPT-Sovits^[1]。

之所以说他是黑马，让人觉得惊艳，是因为在语音效果克隆上做的足够真实和简单，只需要小样本的声音数据源，就可以实现高度相似的的仿真效果，也正是因为足够简单和好的效果，GPT-Sovits 的社区也异常火爆，github 的 star 数迅速飙升，目前已达 27.2K。

然而，无论是 C 端的内容生产者，想要使用进行内容生产，还是 B 端用户做商业化落地，部署这套 GPT-Sovits 软件都需要面临一些技术挑战，今天我们就来给大家介绍一下，如何通过阿里云函数计算快速托管 GPT-Sovits 来解决这些挑战。

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1. 应用场景

在进行 GPT-Sovits 的实践之前，为了能够进一步说明他的价值，我们先来聊聊关于他的应用场景，更确切的来说是生成式语音的应用场景：

教育：在教育场景下对声音的诉求尤其重要，对于学生而言，有感情色彩的交流，价值远大于纯文本的交换，个人教育比如英语培训也是跟语音强相关的。
游戏娱乐：游戏娱乐场景就更加明确，个性化的声音是吸引人的关键因素。
新能源：在车载系统，导航里，希望实时对话查询目的地相关的信息是有刚性需求的，比如使用高德导航，正在路上开车的时候，通过实时对话。
新媒体：在数字人直播场景下，构建差异性专业的声音是直播效果好坏的关键。
农业：比如农业智能化，技术人员在田间工作的时候，打字是一定没有语音交互方便的。
机器人：机器人要有耳朵和嘴巴，需要声音的输出。

以上的场景都是跟 TTS 强相关的，或者说 TTS 作为核心的基础能力被使用，当然构建完整效果还需要更多工程化的实现和其他基础模型，后续我们再展开讲讲。

2. 动手部署一个 AI 克隆大模型

通过函数计算部署 GPT-Sovits 模型的好处有两个：

1. 无需关心 GPU 服务器维护和环境配置，即可快速部署和体验模型。

2. 可以充分利用函数计算按量付费，弹性伸缩等优势，高效地为用户提供基于 GPT-Sovits 模型的文本到语音生成服务。

2.1 技术架构概览

本方案的技术架构包括以下基础设施和云服务：

函数计算：用于提供 GPT-Sovits 模型的应用服务。
文件存储 NAS：用于存放预训练的 GPT-Sovits 模型。
专有网络 VPC：用于配置专有网络，方便函数计算访问文件存储 NAS。

🔔 重要：

1. 阿里云不对第三方模型的合法性、安全性、准确性进行任何保证，阿里云不对由此引发的任何损害承担责任。

2. 您应自觉遵守第三方模型的用户协议、使用规范和相关法律法规，并就使用第三方模型的合法性、合规性自行承担相关责任。

2.2 部署 GPT-Sovits模型

1. 登录函数计算 3.0 控制台^[2]。

2. 请确认访问的控制台是函数计算 3.0，否则您需要在右上角单击体验函数计算 3.0。

3. 在左侧导航栏，单击应用。

4.（可选）在应用页面，单击创建应用。

🔔 说明：如果您之前未使用过应用中心，请跳过本步骤，可直接进入下一步。

5. 在应用页面，选择人工智能>语音克隆生成 GPT-SoVITS，单击立即创建。

6. 在创建应用页面，部署类型选择直接部署，角色名称请确认所需要的权限均已获取（若缺失权限请按照页面引导进行操作），服务状态请确认函数计算 FC 和文件存储 NAS 已开通，其他配置保持默认即可，然后单击创建应用。

7. 在活动应用创建提醒对话框中，选中函数计算 FC 和文件存储 NAS 两个收费项，选中我已经了解上面的内容，并同意上述描述，单击同意并进行部署。

8. 等待约 1 分钟，部署状态变为部署成功，表示应用部署成功，并生成访问域名，单击访问域名后的链接开始体验应用。

***.devsapp.net 域名是 CNCF SandBox 项目 Serverless Devs 社区所提供，仅供学习和测试使用，不可用于任何生产使用；社区会对该域名进行不定期地拨测，并在域名下发 30 天后进行回收，强烈建议您绑定自定义域名以获得更好的使用体验。

2.3 快速体验

部署完成后，您可以使用已经准备好的 DEMO 声音样例，进行声音的合成和体验。

我们准备了一些童年经典动画片的台词，您可以合成试试：

既然你诚心诚意的发问了，我们就大发慈悲的告诉你，为了防止世界被破坏，为了守护世界的和平，贯彻爱与真实的邪恶，可爱又迷人的反派角色，武藏、小次郎！我们是穿梭在银河的火箭队，白洞，白色的明天在等着我们！——《小精灵》
成为全国第一是我从小的梦想，我不会放弃，这点小伤根本不能让我放弃。——《灌篮高手》
舒克舒克舒克舒克开飞机的舒克，贝塔贝塔贝塔贝塔开坦克的贝塔。——《舒克和贝塔》

合成操作步骤

1. 选择默认语音模板，输入需要生成的文本，单击合成语音。

2. 等待语音合成之后，可以单击播放。

2.4 声音训练

您可以通过声音源文件微调 GPT-Sovits 大模型，生成您期望的声音。在微调训练过程中，训练步骤的所有中间产物将置于 NAS 的 output 文件夹下。训练将使用默认的 UVR5 和 ASR 模型。若需要使用其他的 UVR5 和 ASR 模型，可根据官方 README^[3]下载，并分别置于 NAS 的 tools/asr/models 和 tools/uvr5/uvr5_weights 目录下。

1. 数据预处理。准备一个较长的您需要克隆的原始声音，单击数据预处理，输入您需要上传的语音文件，单击开始数据预处理。