ok，那么今天给大家分享一下之前看到过的一个 音频克隆项目
使用体验音色效果没有那么高的效果，不过开源嘛，搞来玩一玩试看看。
源地址： https://github.com/index-tts/index-tts
关于 IndexTTS
IndexTTS 是一个基于 GPT 风格的文本转语音 (TTS) 模型，主要基于 XTTS 和 Tortoise 算法。
它能够通过拼音纠正汉字发音，并通过标点符号控制任意位置的停顿。
我们增强了系统的多个模块，包括改进说话人条件特征表示，并集成 BigVGAN2 以优化音频质量。我们的系统基于数万小时的数据进行训练，达到了最佳性能，超越了目前流行的 TTS 系统，例如 XTTS、CosyVoice2、Fish-Speech 和 F5-TTS。
源项目基于 torch ,
本文实践项目是改用 VLLM 进行的项目https://github.com/Ksuriuri/index-tts-vllm
vllm 暂不支持 windows 运行，所以需要通过 wsl 虚拟机虚拟 linux 系统
目前 wsl 主力版本为 wsl2 所以我们采用 wsl2
需要的设备与流程：
确认开启 hyper-v
安装 WSL2
管理员身份下运行
自行开启魔法，以防被 443 拒绝
手动安装 指定版本 也可以选择其他
wsl --install Ubuntu-22.04
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安装完往后可以在开始菜单找到并且固定
也可以通过命令行启动
安装和配置 pip
在刚安装好的虚拟机里面进行安装
修改为国内镜像
# 默认注释了源码镜像以提高 apt update 速度，如有需要可自行取消注释deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ jammy main restricted universe multiverse# deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ jammy main restricted universe multiversedeb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ jammy-updates main restricted universe multiverse# deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ jammy-updates main restricted universe multiversedeb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ jammy-backports main restricted universe multiverse# deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ jammy-backports main restricted universe multiverse # 以下安全更新软件源包含了官方源与镜像站配置，如有需要可自行修改注释切换deb http://security.ubuntu.com/ubuntu/ jammy-security main restricted universe multiverse# deb-src http://security.ubuntu.com/ubuntu/ jammy-security main restricted universe multiverse # 预发布软件源，不建议启用# deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ jammy-proposed main restricted universe multiverse# # deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ jammy-proposed main restricted universe multiverse
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编辑文件 vi/etc/apt/sources.list 文件
sudo vi /etc/apt/sources.list
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按 dd 清除每一行，按 i 進入 insert，按右鍵黏貼，按 esc 退出 insert，:wq 保存後離開。 （WSL2安装Debian(Ubuntu)并配置国内apt源 - 知乎）
执行更新
安装 pip
安装必要工具
安装 uv， 安装 gcc 和 g++
pip install uvpip install gccpip install g++
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安装和配置 cuda
windows 需要安装 cuda driver
wls2 需要安装不包含 driver 的 cuda tookit
参考 NVIDA CUDA 文档
windows 安装 cuda
NVIDA CUDA 12.9 toolkit
Wsl 安装 cuda-toolkit
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/wsl-ubuntu/x86_64/cuda-keyring_1.1-1_all.debsudo dpkg -i cuda-keyring_1.1-1_all.debsudo apt-get updatesudo apt-get -y install cuda-toolkit-12-9
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Nvidia参考文档
wsl 配置环境变量
export CUDA_HOME="/usr/local/cuda-12.9"export PATH="/usr/local/cuda-12.9/bin:$PATH"
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输入一下命令确保 ok
nvidia-smi
配置克隆项目
git clone https://github.com/Ksuriuri/index-tts-vllm.git
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进入工作目录
创建 uv 虚拟环境
设置 python 版本
安装依赖包
uv pip install -r requirements.txt
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下载模型权重
地址
模型权重转换
需要转换为 transformers 库兼容的版本，
bash convert_hf_format.sh /path/to/your/model_dir
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/path/to/your/model_dir 需要修改成你需要保存的位置
这个是我的bash convert_hf_format.sh /home/leia/IndexTTS-1.5/
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将项目中的 webui.py 的 model_dir 修改为模型权重下载路径
运行下命令启动程序
VLLM_USE_V1=0 python webui.py
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往后再启动就是
leia@leia:~/index-tts-vllm$
source .venv/bin/activate
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.venv 为我们创建的虚拟环境
运行成功的截图
API 支持
该项目使用 fastapi 封装了 api 接口，调用如下命令可以启动相关示例：
VLLM_USE_V1=0 python api_server.py --model_dir /home/leia/IndexTTS-1.5 --port 11996
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编写如下 python 文件 testindex-tts-vllm.py，
import requests
url = "http://127.0.0.1:11996/tts_url"data = { "text": "你好，我叫leia，很高兴认识你", "audio_paths": [ "spk_1234232323.wav", "spk_2344423234.wav" ]}
response = requests.post(url, json=data)with open("output.wav", "wb") as f: f.write(response.content)
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