python 音频相似 判断 python声音分析

最近给电话银行打电话，鼓励我“将我的声音用作密码”。他们说这样更快更安全。你只需要说一些类似“我的声音是我的密码”的话，你就能通过安全验证。这让我想到了生成式AI和语音克隆，它究竟有多容易做到以及有多大的风险。我花了几个小时的时间，就能够从WhatsApp的语音留言中克隆出某人的声音！理论上来讲，你只需要至少三个大约10秒的样本，就能够克隆出某人的声音。语音样本可以来自任何地方。微信语音、电话记录、播客、视频、演讲…

需求

1. 一台安装了Python 3.8的系统。我使用的是带有Python 3.11的iMac，但它没有工作。我必须专门使用Python 3.8。
2. 你将需要PIP，这是一个Python包管理器。
3. 您将需要设置一个Python虚拟环境。我使用的是“venv”，如果您还没有安装它，可以使用PIP安装它。
4. 你需要安装“git”。
5. 你需要一个名为“tortoise-tts”的Python库。你不能只是“pip install”它。你需要以一种非常特定的方式安装它，我一会儿会介绍。
6. 你需要安装一些依赖项。我在我的iMac上使用Homebrew安装了“lapack”和“hiredis”。只需简单的“brew install”即可。您可能已经安装了它们，也可能没有，因此尝试安装“tortoise-tts”时可能会有问题。如果遇到问题，很可能是因为这个原因。
7. 您需要使用PIP安装一个名为“six”的库。
8. 您将需要获取一些音频文件。我登录WhatsApp Web并找到了一些来自某人的语音笔记。我能够将其下载为*.ogg文件到我的桌面。
9. 你需要一个音频编辑器，我用的是Audacity。它是免费的，功能强大。

安装

克隆“tortoise-tts”存储库

% git clone https://github.com/neonbjb/tortoise-tts

使用“venv”设置虚拟环境。
% python3 -m venv tortoise-tts
% source tortoise-tts/bin/activate
(venv) % cd tortoise-tts
(venv) tortoise-tts %

正如我之前提到的，对于这个，你将需要Python 3.8。我已经在我的iMac上安装了它，所以我只需精确地使用路径引用它。

升级PIP、setuptools和wheel

(venv) tortoise-tts % python3.8 -m pip --upgrade pip
(venv) tortoise-tts % python3.8 -m pip install --upgrade setuptools wheel

我需要使用Homebrew在我的iMac上安装“lapack”和“hiredis”。在你的系统中，可能不需要这一步，但在我的系统中，我必须这样做。

(venv) tortoise-tts % brew install lapack
(venv) tortoise-tts % brew install hiredis

预先安装“six”和“python-dateutil”

(venv) tortoise-tts % python3.8 -m pip install six python-dateutil

安装应用程序依赖包

(venv) tortoise-tts % python3.8 -m pip install -r requirements.txt

安装“tortoise-tts”

(venv) tortoise-tts % python3.8 setup.py install

希望一切都能顺利安装。我的安装有点棘手，但使用Python 3.8并重新安装上面提到的依赖项有所帮助。

测试“tortoise-tts”

“tortoise-tts”应用程序附带了许多预置的声音。进行简单的测试以确保它正常工作是值得的。

(venv) tortoise-tts % ls -la tortoise/voices 
total 16
drwxr-xr-x  34 user  group  1088 16 Jun 17:48 .
drwxr-xr-x  15 user  group   480 16 Jun 16:30 ..
-rw-r--r--@  1 user  group  6148 16 Jun 18:20 .DS_Store
drwxr-xr-x   5 user  group   160 16 Jun 15:42 angie
drwxr-xr-x   5 user  group   160 16 Jun 15:42 applejack
drwxr-xr-x   3 user  group    96 16 Jun 15:42 cond_latent_example
drwxr-xr-x   6 user  group   192 16 Jun 15:42 daniel
drwxr-xr-x   6 user  group   192 16 Jun 15:42 deniro
drwxr-xr-x   5 user  group   160 16 Jun 15:42 emma
drwxr-xr-x   5 user  group   160 16 Jun 15:42 freeman
drwxr-xr-x   5 user  group   160 16 Jun 15:42 geralt
drwxr-xr-x   5 user  group   160 16 Jun 15:42 halle
drwxr-xr-x   6 user  group   192 16 Jun 15:42 jlaw
drwxr-xr-x   4 user  group   128 16 Jun 15:42 lj
drwxr-xr-x   4 user  group   128 16 Jun 15:42 mol
drwxr-xr-x   5 user  group   160 16 Jun 15:42 myself
drwxr-xr-x   6 user  group   192 16 Jun 15:42 pat
drwxr-xr-x   6 user  group   192 16 Jun 15:42 pat2
drwxr-xr-x   7 user  group   224 16 Jun 15:42 rainbow
drwxr-xr-x   5 user  group   160 16 Jun 15:42 snakes
drwxr-xr-x   6 user  group   192 16 Jun 15:42 tim_reynolds
drwxr-xr-x   6 user  group   192 16 Jun 15:42 tom
drwxr-xr-x   4 user  group   128 16 Jun 15:42 train_atkins
drwxr-xr-x   5 user  group   160 16 Jun 15:42 train_daws
drwxr-xr-x   4 user  group   128 16 Jun 15:42 train_dotrice
drwxr-xr-x   5 user  group   160 16 Jun 15:42 train_dreams
drwxr-xr-x   5 user  group   160 16 Jun 15:42 train_empire
drwxr-xr-x   4 user  group   128 16 Jun 15:42 train_grace
drwxr-xr-x   4 user  group   128 16 Jun 15:42 train_kennard
drwxr-xr-x   7 user  group   224 16 Jun 15:42 train_lescault
drwxr-xr-x   4 user  group   128 16 Jun 15:42 train_mouse
drwxr-xr-x   5 user  group   160 16 Jun 15:42 weaver
drwxr-xr-x   6 user  group   192 16 Jun 15:42 william

或许是这样：

(venv) tortoise-tts % python3.8 tortoise/do_tts.py --text "I'm going to say this" --voice random --preset fast

这将随机使用上述列表中的一种声音来说：“我将说这个”。请注意，处理需要一些时间。我有一台性能相对强大的机器，生成这个单句大约花费了20-30分钟。

结果将存储在以下目录：

(venv) tortoise-tts % ls -la results                                                                                                    
total 3272
drwxr-xr-x   8 user  group     256 16 Jun 18:48 .
drwxr-xr-x  25 user  group     800 16 Jun 16:30 ..
-rw-r--r--@  1 user  group  178234 16 Jun 16:29 random_0_0.wav
-rw-r--r--@  1 user  group  182330 16 Jun 16:29 random_0_1.wav
-rw-r--r--@  1 user  group  186426 16 Jun 16:29 random_0_2.wav

您还可以将一个文本文件传递给它，但我希望您有一个用于处理的GPU，否则您将等待几个小时。

克隆声音

在Audacity中打开您的音频文件。

您只需要至少三个大约10秒的样本。我假设提供的越多，结果就越好，但花费的时间就越长。

查看底部的“选择”。我设置为从第5秒到第15秒选择。您真的希望您的样本包含尽可能多的语音。

您将看到图像已被剪裁为我选择的10秒。

您会注意到左边写着样本是48000 Hz，但它需要是22050 Hz。进入Audacity的首选项，在“音频设置”下，确保“项目采样率”和“默认采样率”都是22050 Hz。请注意，当您点击“确定”时，左侧不会更新。它仍然会显示48000 Hz，但我认为那是一个错误。它实际上已经更新。

现在，您需要将准备好的文件导出为WAV文件。

您将要重复此过程，创建三个分别命名为1.wav、2.wav和3.wav的单独样本。在“voices”下创建一个目录并将三个文件复制到那里。我取名叫“mytest”。

(venv) tortoise-tts % ls -la tortoise/voices/mytest 
total 4064
drwxr-xr-x   5 user  group     160 16 Jun 22:15 .
drwxr-xr-x  34 user  group    1088 16 Jun 22:15 ..
-rw-r--r--   1 user  group  661544 16 Jun 22:11 1.wav
-rw-r--r--   1 user  group  485144 16 Jun 22:13 2.wav
-rw-r--r--   1 user  group  928518 16 Jun 22:14 3.wav

然后您可以这样运行它：

(venv) tortoise-tts % python3.8 tortoise/do_tts.py --text "This is an A.I. generated voice, what do you think?" --voice mytest --preset fast

在显示任何进展之前，它需要一段时间，但完成后将如下所示。

venv) tortoise-tts % python3.8 tortoise/do_tts.py --text "This is an AI generated voice, what do you think?" --voice mytest --preset fast
Generating autoregressive samples..
100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 96/96 [12:54<00:00,  8.07s/it]
Computing best candidates using CLVP
100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 96/96 [03:53<00:00,  2.43s/it]
Transforming autoregressive outputs into audio..
100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 80/80 [04:19<00:00,  3.24s/it]
100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 80/80 [02:57<00:00,  2.22s/it]
100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 80/80 [02:41<00:00,  2.02s/it]

和以前一样，结果将存储在“results”中。重复这个过程两次才能找到三个正确捕捉声音的样本，但效果非常好。

·  END  ·