使用 Lightning AI 和 F5 TTS 轻松实现云端语音克隆

在当今 AI 应用开发中，语音克隆技术越来越受到关注。然而，许多开发者可能因为本地算力限制而无法部署相关模型。本文将介绍如何利用 Lightning AI 平台和 F5 TTS 模型，轻松实现语音克隆功能的云端部署。

一、F5 TTS 简介

F5 TTS 是一款先进的文本转语音（Text-to-Speech，TTS）模型。F5 TTS github 地址,它能够将文本内容转化为自然、流畅的语音，广泛应用于语音助手、有声读物、在线教育等领域。F5 TTS 的特点在于：

高品质语音合成: F5 TTS生成的语音自然度高，情感表达丰富，能够很好地模拟人类的语音。
多语言支持: 支持多种语言，可以满足不同地区的语言需求。
定制化能力强: 可以对语音风格、语速、音高等进行定制，以适应不同的应用场景。
开放性: 提供了开放的接口，方便开发者集成到自己的应用中。

二、Light AI Studio 简介

Light AI Studio 是一个功能强大的AI开发平台，它为开发者提供了一套完整的工具链，帮助他们快速构建和部署AI应用。Light AI Studio 的主要特点包括：

低门槛: 提供了可视化的操作界面，即使没有深入的AI知识，也可以快速上手。
模块化: 提供了丰富的预训练模型和模块，可以满足各种AI任务的需求。
端到端开发: 从数据准备、模型训练、到部署，Light AI Studio 提供了端到端的开发流程。
云端部署: 支持将开发好的AI应用部署到云端，方便用户访问。

三、环境准备

在开始之前，请确保：

已注册 Lightning AI 账号，注册的时候如果没有收到验证码，注意一下给的提示。
了解基本的 Python 编程知识
使用基本命令行操作准备一段要clone 的音视频源文件。

youtube视频地址

四、部署Lightning ai studio

Lightning AI 的一个便捷之处在于可以使用模板快速搭建 Studio。登陆到lightning ai 的后台后，我们找到studio 模板的选项，可以看到丰富的模板库。

alt text

可以通过“精选”和“热门”进行筛选。我们找一下我们将要使用的studio模板。选择全部，然后我们搜索一下关键词“F5”，选择使用最多的，如下图：

alt text

点进去看看使用说明，然后点击open in studio这个按钮。 alt text

稍等一会，等待加载完毕，可以看到这样的页面。

alt text

然后打开一个命令行窗口 alt text

运行一下server.py 这个文件

python server.py

显示这样的输出，即为已经成功运行。 alt text

然后我们需要打开另一个命令行窗口，运行客户端，并输入我们的自定义文字，我们可以按照文档说明的部分来clone一下奥巴马的语音。

python client.py --text "Lightning AI is my favorite platform for serving AI models"

服务端响应正常，并且客户端提示文件已经保存 Audio saved to output.wav，如下图所示:

alt text 可以看到output.wav文件修改时间已经更新,然后我们右键下载output.wav 测试结果即可以了

五、更换输入源

目前我们使用的默认的语音模板,也就是克隆的奥巴马的声音，而且是英文的，现在我们来更换为中文并使用自定义的模板来生成我们需要的语音。

音频处理

参考音频时长建议控制在 15-20 秒之内
参考音频需要清晰，背景噪音较少
参考文本需要与音频内容精确对应

这里以范德彪的名句为例。找一段范德彪的视频或者语音，

“我曾经 年少轻狂，打打杀杀，堪称辽北地区的著名狠人，如果你悬崖勒马，我保证你回头是岸，如果你执迷不悟，我必将让你苦海无边”

如果是视频，可以使用mmpeg来转换和截取一下

ffmpeg -i input.mp4 -vn -ss  00:00:22 -to  00:00:37 -acodec pcm_s16le -ar 44100 -ac 2 debiao.wav

这里的00:00:22 是起始时间，00:00:37 是结束时间，input.mp4 是源文件，debiao.wav是输出文件。截取的时间不能太长。然后我们将整理好的音频文件上传到lightning ai stodio 点击上传图标

alt text

上传成功后,然后打开server.py 文件，修改几处内容。见代码注释

# 首先修改源文件为我们刚刚上传的文件,并且把语言修改为zh
SPEAKER_WAV_FILE = "/teamspace/studios/this_studio/debiao.wav"
LANGUAGE = "zh"

然后修改参考的文字,这里的文字是我们上传的音频的对应的文字。

     wav, s, t = self.f5tts.infer(
            ref_file=str(SPEAKER_WAV_FILE),
            # 修改为我们上传的文件的音频文字
            ref_text="我曾经 年少轻狂，打打杀杀，堪称辽北地区的著名狠人",
            gen_text=text,
            seed=-1,  # random seed = -1
        )

保存文件，重新运行一下server

python server.py

然后在客户端输入。我们修改一下原文～～

python client.py --text "如果你悬崖勒马，我保证你快马加鞭，如果你执迷不悟，我必将让你坚持到底"

alt text

稍等一下,当运行成功后，我们下载output.wav 测试，这样我们就完成了在Lightning ai 上面部署f5 tts了。

六、补充说明

在注册Lightning ai的时候，如果你无法接收验证码，注意一下系统给你的错误提示。另外如果实在无法注册，可以在本地部署或者使用huggingface space 的 GPU 运行这个项目 https://huggingface.co/spaces/mrfakename/E2-F5-TTS alt text

易经配置好了F5 TTS，直接使用就可以了。

七、总结

本文介绍了如何在 Lightning AI 平台上部署 F5 TTS 模型实现语音克隆功能。通过使用云端 GPU 资源，解决了本地算力不足的问题。整个部署过程简单直观，特别适合快速验证和原型开发，希望本教程能帮助开发者快速入门语音克隆应用开发。欢迎在评论区分享你的使用经验和建议。

特别提醒

本教程仅供技术学习和研究使用。在实际应用中，请务必：

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